理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    基於Transformer的化合物-蛋白質交互作用預測方法之改進
    (2025) 陳威宇; Chen, Wei-Yu
    近年來,化合物-蛋白質交互作用 (Compound-Protein Interaction, CPI) 預測已經成為計算化學領域的研究熱點之一。隨著深度學習技術的興起,越來越多的基於神經網路的CPI預測方法得到了開發和應用。其中,Transformer模型是採用自注意力機制 (Self-attention) 的深度學習模型,具有強大的建模能力,因此有越來越多模型使用了此方法。不過,基於此方法的模型在預測CPI的任務上存在著一些問題,例如訓練的成本太大、對於3D空間相互作用的捕捉能力較弱等,而這些問題也影響到預測的準確率。為了找到比傳統Transformer還更能準確預測的方法,我們從模型架構、輸入特徵的選擇以及損失函數等面向尋找改進的方法,期望能找出可以提升準確率,甚至降低運算成本的方法。本論文以CAT-CPI (Ying et al., 2022) 的模型架構為基礎,結合TransformerCPI (Chen et al., 2020) 對於化合物特徵的提取方式,提出了基於Transformer的CPI預測之改進方法。TransformerCPI針對一維的SMILES序列產生了對應的原子特徵,而CAT-CPI則是使用二維的化合物圖像作為輸入,利用CNN學習化合物圖像的局部細節特徵,並且取得了優秀的結果。因此本模型結合兩者的特色,同時以一維的原子特徵和二維的分子圖像作為輸入,利用不同的化學結構資訊互補來提高模型的預測能力。此外我們也嘗試以Performer、Conformer等不同的架構取代傳統的Transformer來提升預測的準確率與運算的速度,並觀察不同的損失函數 (Loss Functions) 對於訓練結果的影響。我們使用Human、Celegans以及Davis資料集對所有改進方法進行實驗,發現與只使用分子圖像的方法相比,原子特徵與分子圖像結合的輸入能有效提升預測的準確率,且以Performer和Conformer等模型取代Transformer也可些微提升預測的能力。
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    傳統中藥樟芝萃取物對棕櫚酸處理血管內皮細胞脂質累積的緩解作用
    (2023) 陳韋羽; Chen, Wei-Yu
    高脂血症是動脈粥樣硬化最主要的危險因素,過程涉及動脈粥樣硬化患者在早期時脂質於動脈內膜中的累積,而形成動脈粥樣硬化的過程中,血管內皮細胞、巨噬細胞的氧化壓力、細胞凋亡、CD36以及Kruppel-like factor 4(KLF4)蛋白質的表現均扮演重要角色。本研究嘗試探討牛樟芝萃取物對於動脈粥樣硬化的調節潛力,使用棕櫚酸(Palmitic acid)處理血管內皮細胞SVEC4-10與RAW264.7巨噬細胞作為高脂累積細胞模式,藉由胞外實驗(in vitro)評估牛樟芝萃取物對於高脂累積的緩解作用。本研究採用由牛樟芝萃取出的化合物,利用HPLC確定牛樟芝萃取物的化學指標活性成份,並用DPPH測定牛樟芝萃取物的自由基清除能力,再以油紅O染色法(Oil Red O Stain)檢視牛樟芝萃取物可否有效降低高脂累積內皮細胞SVEC4-10的油滴脂質累積,以酵素結合免疫吸附分析法(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA) 檢測牛樟芝萃取物可否有效降低炎性細胞因子TNF-α (tumor necrosis factor-α)、IL-1β(interleukin-1β)的表現量;利用細胞免疫螢光染色方法檢測牛樟芝萃取物是否有效降低CD36蛋白質表現以及增強KLF4蛋白質表現;利用遷移試驗(transwell migration assay)檢測牛樟芝萃取物是否增加RAW264.7巨噬細胞的移動能力來清除血管內皮細胞的脂質累積。本實驗結果顯示:此牛樟芝萃取物具備很好的自由基清除能力,可以顯著降低血管內皮細胞的油滴脂質累積,減少TNF-α、IL-1β以及CD36的表現量,但是增強KLF4蛋白質表現。此外,牛樟芝萃取物可以促進RAW264.7巨噬細胞的遷移能力。綜合上述結果,我們認為牛樟芝萃取物可以透過減少血管內皮細胞的油脂累積,抑制巨噬細胞的氧化壓力與細胞凋亡,來達到緩解高脂累積,以及調節動脈粥樣硬化的潛力。