近期，我院黄胜友教授团队在蛋白质-多肽分子相互作用、核酸-核酸相互作用、蛋白质-蛋白质复合物结构的预测算法和应用等方面取得系列进展，相关成果在该领域国际权威期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research，影响因子10.16）上连中三元。

2018年5月9日，《核酸研究》在线刊发了黄胜友教授团队题为《HPEPDOCK: a web server for blind peptide–protein docking based on a hierarchical algorithm》的研究成果，该论文报道了一种基于分层式的蛋白质-多肽分子相互作用盲法预测新算法和在线预测平台，团队成员通过整合开发的快速多肽构象采样算法和集合对接模型，大幅提高了蛋白质-多肽相互作用复合物结构预测的效率和准确性。

5月18日，《核酸研究》又刊发了题为《Determination of an effective scoring function for RNA–RNA interactions with a physics-based double-iterative method》的研究成果。团队成员提出了一套基于物理原理的双层迭代模型，通过内层迭代优化自由能函数的相互作用对势，在外层迭代中对诱导结构集进行更新，从而成功绕开了基于知识的自由能函数推导中“参考态”不可计算的难题，也克服了迭代学习过程中对诱导集的依赖，突破了传统方法中关于参考态的局限性，大幅提高了核酸相互作用能量函数的准确性。

5月26日，《核酸研究》再次刊发了黄胜友教授团队的最新研究成果：《HSYMDOCK: a docking web server for predicting the structure of protein homo-oligomers with Cn or Dn symmetry》。团队成员发展了一套用于具有循环群和二面体群对称的蛋白质分子相互作用复合物结构快速预测算法和在线预测平台，为目前首个用于二面体群对称的蛋白质复合物结构预测在线开放平台。

蛋白质和核酸是构成生命体两类最重要的生物大分子，生命体的许多活动都由其相互作用来完成。因此，确定生命体中分子间的相互作用及其复合物结构，对于理解其相互作用机制和揭示疾病的发生发展机理有着重要意义。黄胜友是我院近年新引进的青年教师，为全国“百篇优秀博士论文奖”获得者，其团队主要聚焦于发展生物分子相互作用的预测算法及其应用的前沿研究。