个人简历：
杨科成，男，1988年7月出生，汉族，河南新乡人。博士研究生学历，物理化学博士学位，讲师，硕士研究生导师。
2008.07 -2012.07 郑州大学化学与分子工程专业，获学士学位；
2012.07-2018.01 中国科学院长春应用化学研究所，获博士学位；
2018.03–2019.08 郑州大学智慧城市研究院 讲师
2019.09–2021.10 郑州大学河南省超级计算中心 讲师
2021.11 – 至今 郑州大学国家超级计算郑州中心 讲师
获奖、荣誉称号：
获得2024-2025年度“郑州大学优秀共产党员”
2021年获“中共郑州大学直属单位委员会优秀共产党员”称号
科研项目：
1、国家自然科学基金委员会, 国际(地区)合作与交流项目, 82261138558, 神经退行性疾病的蛋白质全修饰图谱研究, 2023-01-01 至 2025-12-31, 参与
2、国家卫生健康委医药卫生科技发展研究中心, 国家重点研发计划, 2024YFC3607500, 老年人群免疫健康评估关键技术及其在老年常见病防治中的应用与推广研究, 2025-05 至 2028-04, 参与
3、河南省科技厅, 河南省重点研发专项, 241111114200, “基于大数据的棉花智能设计育种技术研究”项目之“棉花智能分子设计育种信息系统建设”子课题, 2024-01 至 2026-12, 主持
4、河南省科技厅, 河南省科技攻关,262102310410，LSD1非酶功能变构调控的机制解析与新型变构抑制剂的理性设计策略研究，2026-01 至 2027-12，主持
5、河南省科技厅, 国家超级计算郑州中心创新生态系统建设科技专项, 201400210500, 人类重大疾病蛋白质氨基酸多样性图谱及其应用研究, 2021-01 至 2025-05, 参与
6、中科可控信息产业有限公司, 光合基金, ghfund202202022169, LSD1与其不同类型抑制剂作用机制的分子动力学模拟研究, 2022-04 至 2023-03, 主持
科研成果：
[1]Kecheng Yang; Jinbo Xiong; Yuting Shi; Wentao Yang; Wenwen Wang; Yihui Song*; Bin Yu*;Unveiling New Binding Sites and Allosteric Regulation Mechanisms of LSD1 for Novel Therapeutics,Journal of Medicinal Chemistry, 2025, 68(11): 12125-12135。（期刊论文，中科院1区）
[2]Yang, Kecheng*; Liu, Hongmin; Mining the Dynamical Properties of Substrate and FAD BindingPockets of LSD1: Hints for New Inhibitor Design Direction, JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION ANDMODELING, 2024, 64(12): 4773-4780 (期刊论文，中科院 2区)
[3]Yang, Kecheng*; Liu, Hongmin; Uncovering New Conformational States of the SubstrateBinding Pocket of LSD1 Potential for Inhibitor Design via Funnel Metadynamics, JOURNAL OFPHYSICAL CHEMISTRY B, 2023, 128(1): 137-149 (期刊论文，中科院 2区)
[4]Kecheng Yang*; Huiyuan Jin; Xu Gao; Gang-Cheng Wang; Guo-Qiang Zhang; Elucidating themolecular determinants in the process of gastrin C-terminal pentapeptide amide end activatingcholecystokinin 2 receptor by Gaussian accelerated molecular dynamics simulations, Frontiers inPharmacology, 2023, 13(无) (期刊论文，中科院 2区)
[5]Gao, Xu; Yan, Mengfan; Zhang, Chengwei; Wu, Gang; Shang, Jiandong; Zhang, Congxiang;Yang, Kecheng*; MDNN-DTA: a multimodal deep neural network for drug-target affinity prediction,Frontiers In Genetics, 2025, 16(无) (期刊论文，中科院3区)
研究领域及方向：
从事生物计算相关研究，利用计算模拟、人工智能等技术研究蛋白结构功能关系，小分子药物设计等工作。
讲授课程：
本科生课程：最优化方法，人工智能通识与数字素养，数据库系统原理。
联系方式：
邮箱：yangkch@zzu.edu.cn