曾宇鳳 副教授

 
專長:
  1. 代謝體
  2. 電腦輔助藥物設計分子生物學
  3. 計算毒理學
  4. 生物資訊學
 
現職:
  • 國立台灣大學資工系副教授
  • 國立台灣大學生醫電資所副教授
  • 國立台灣大學藥學系副教授
 
學歷:
  • 國立臺灣大學醫學院藥學系學士
  • 美國芝加哥伊莉諾大學Dept. of Medicinal Chemistry and Pharmacognosy博士
 
電話: 886-2-33664888 #529
傳真: 886-2-23628167
電子信箱: yjtseng@csie.ntu.edu.tw
個人網址: http://www.csie.ntu.edu.tw/~yjtseng/
 
簡介:
    曾宇鳳副教授專精於化學結構計算用於電腦輔助藥物設計以及代謝體兩大領域,曾教授不但具備資訊科學以及藥學專長,並在美國具多年研究與實務經驗。曾教授曾開發大型商用電腦輔助藥物軟體為全球製藥公司採用並撰寫了美國國家衛生研究院生物資訊中心PubChem資料庫中辨認小分子結構及其作用的演算方法與工具。曾教授在分子結構修飾計算不但用於台灣新藥開發上,更帶領團隊與美國農業部、St. Jude Children’s Hospital High Throughput Drug Screening Center 與大型製藥公司皆有跨國性合作。 曾教授在這個領域的卓越貢獻,除獲頒化學結構計算之Charles Bell’s Award 並擔任 Journal of Molecular Graphics and Modelling 及 Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening 等國際期刊的 editorial advisor 和客座主編外,曾教授亦是美國化學學會年會 - American Chemistry Society Annual Meetings - 計算化學的常任議程委員專門負責計算化學在藥物開發的議程,曾教授不但專精於分子結構修飾計算,最近幾年利用計算圖譜分析及生物資訊網路的技術成功運用在代謝體上,她的研究團隊時常接受跨國至臺灣之委託研究幫助各國團隊取的大型研究經費,並於99學年度,在台大醫學卓越研究中心成立代謝體核心研究實驗室,提供一個絕佳的跨領域橋樑,連接基礎研究及臨床科學,使得生物醫學的研究成果能夠直接貢獻於臨床轉譯醫學(translational medicine)以及個人化醫療之中。
 
代表性著作:

Journal:

  1. Su BH, Shen MY, Esposito EX, Hopfinger AJ, Tseng YJ*. A Comprehensive SVM Binary hERG Classification Model Based on Extensive but Biased Endpoint hERG Data Sets, Chem. Res. in Tox, 2011, Web Publication Date, April 19, 2011.
  2. Wang SY, Ho TJ, Kuo CH*, Tseng YJ*. Chromaligner: a web server for chromatogram alignment. Bioinformatics 2010; 26: 2338-2339.
  3. Su BH, Shen MY, Esposito EX, Hopfinger AJ, Tseng YJ*. In silico Binary Classification QSAR models based on 4D-fingerprints and MOE descriptors for prediction of hERG blockage. J. Chem. Inf. Model. 2010; 50:1304–1318.
  4. Kuo CH*, Lee CW, Lin SC, Tsai IL, Lee SS, Tseng YJ, Kang JJ, Peng FC, Li WC. Rapid determination of aristolochic acids I and II in herbal products and biological samples by ultra-high-pressure liquid chromatography–tandem mass spectrometry. Talanta, 2010; 80: 1672-1680.
  5. Zheng T, Hopfinger AJ, Esposito EX, Liu J, Tseng YJ*. Membrane-Interaction Quantitative Structure−Activity Relationship (MI-QSAR) Analyses of Skin Penetration Enhancers. J. Chem. Inf. Model. 2008; 48(06):1238 -56.
  6. Liu J, Kern PS, Gerberick GF, Santos-Filho OA, Esposito EX, Hopfinger AJ, Tseng YJ*. Categorical QSAR Models for Skin Sensitization Based on Local Lymph Node Assay Measures and Both Ground and Excited State 4D-Fingerprint Descriptors. J. Comput. Aided Mol. Des. 2008; 22(6-7):345 -66.
  7. Iyer M, Zheng T, Hopfinger AJ, Tseng YJ*. QSAR Analyses of Skin Penetration Enhancers. J. Chem. Inf. Model. 2007; 47(03):1130-49.
  8. Li Y, Pan D, Liu J, Kern P, Gerberick G, Hopfinger AJ, Tseng YJ*. Categorical QSAR Models for Skin Sensitization Based Upon Local Lymph Node Assay Classification Measures Part 2: 4D-Fingerprint 3-State and Two-2-State Logistic Regression Models. Toxicol. Sci. 2007; 99(2):532 -44.
  9. Iyer M, Tseng YJ, Senese C, Hopfinger AJ*. Prediction and mechanistic interpretation of human oral drug absorption using mi-qsar analysis. Mol. Pharm. 2007; 4(2):218 -31.
  10. Li Y, Tseng YJ, Liu J, Pan D, Hopfinger AJ*, Kern PS, Gerberick G.F. 4D-Fingerprint Categorical QSAR Models for Skin Sensitization Based on Classification Local Lymph Node Assay Measures. Chem. Res. Toxicol. 2007; 20(1):114 -28.

Book Chapter:

  1. Tseng YJ. Essential Algorithms in Cheminformatics. In: Molecular Conceptor. Israel. 2008: 13.1-13.10.