熊  毅

副研究员,博士生导师

上海交通大学
生命科学技术学院,生物信息学与生物统计学系
张江高等研究院,人工智能生物医药中心

电子邮箱: xiongyi@sjtu.edu.cn

研究领域: 生物信息与计算、人工智能


研究方向

  1. 生物大分子功能预测、序列设计与优化

  2. 人工智能驱动的药物、疫苗设计与发现


学习和工作经历

2023.09- 上海交通大学,张江高等研究院,博士生导师

2014.01- 上海交通大学,生命科学技术学院,助理研究员、副研究员、博士生导师

2012.01-2013.12 普渡大学,生物学系,博士后

2002.09-2011.12 武汉大学,计算机应用技术,学士、博士


荣誉奖励

国家级青年人才计划入选者(2022)

上海市生物信息学会青年新星奖(2023)

全国大学生生命科学竞赛二等奖指导教师(2021)

上海交通大学十佳大创优秀指导教师(2020)


学术兼职

上海人工智能实验室顾问科学家

Molecular Therapy Nucleic Acids,编委

BMC Bioinformatics,编委

Interdisciplinary Sciences-Computational Life Sciences,编委

IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM),程序委员会委员

中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会委员

中国计算机学会生物信息学专委会委员

中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会委员


科研项目

主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目

2023.11-2026.10 基于人工智能的新型免疫制剂发现和优化,国家重点研发计划重点专项,2023YFC2506402,课题负责人

2022.01-2025.12 人工智能驱动的药物相互作用预测方法及发生机制研究,62172274,国家自然科学基金面上项目,项目负责人

2017.01-2019.12 基于蛋白质分子表面信息的核酸结合界面的分析和预测,31601074,国家自然科学基金青年项目,项目负责人

参与国家重大、重点项目

2023.10-2026.09 基于噬菌体生物传感技术筛选重大肺部疾病无创性鉴别诊断标志物,2023YFE0199200,国家重点研发计划政府间国际科技创新合作专项

2019.01-2023.12 高通量蛋白质组学计算的基础理论与算法,61832019,国家自然科学基金重点项目

2016.07-2021.06  蛋白-蛋白相互作用及其网络的理论计算新方法与应用,2016YFA0501700,国家重点研发计划重点专项


学术论文 (近年来代表性论文)

通讯作者 (含共同)

  1. Yanyi Chu, Yan Zhang, Qiankun Wang, Lingfeng Zhang, Xuhong Wang, Yanjing Wang, Dennis Russell Salahub, Qin Xu, Jianmin Wang, Xue Jiang, Yi Xiong*, Dong-Qing Wei*. A transformer-based model to predict peptide-HLA class I binding and optimize mutated peptides for vaccine design. Nature Machine Intelligence.  2022;4:300–311. (ESI高被引论文) [PDF]

  2. Junwei Chen, Bowen Zhao, Shenggeng Lin, Heqi Sun, Xueying Mao, Meng Wang, Yanyi Chu, Liang Hong, Dong-Qing Wei, Min Li*, Yi Xiong*. TEPCAM: prediction of T cell receptor-epitope binding specificity via interpretable deep learning. Protein Science.  2024;33(1):e4841. [PDF]

  3. Heqi Sun, Jianmin Wang*, Hongyan Wu, Shenggeng Lin, Junwei Chen, Jinghua Wei, Shuai Lv, Yi Xiong*, Dong-Qing Wei*. A multimodal deep learning framework for predicting PPI-modulator interactions. Journal of Chemical Information and Modeling.  2023;63:7363−7372. [PDF]

  4. Shenggeng Lin, Weizhi Chen, Gengwang Chen, Songchi Zhou, Dong-Qing Wei*, Yi Xiong*. MDDI-SCL: predicting multi-type drug-drug interactions via supervised contrastive learning. Journal of Cheminformatics.  2022;14:81. [PDF]

  5. Shenggeng Lin, Yanjing Wang, Lingfeng Zhang, Yanyi Chu, Yatong Liu, Yitian Fang, Mingming Jiang, Qiankun Wang, Bowen Zhao, Yi Xiong*, Dong-Qing Wei*. MDF-SA-DDI: predicting drug-drug interaction events based on multi-source drug fusion, multi-source feature fusion and transformer self-attention mechanism. Briefings in Bioinformatics  2022;23(1):bbab421. [PDF]

  6. Yanyi Chu, Aman Chandra Kaushik, Xiangeng Wang, Wei Wang, Yufang Zhang, Xiaoqi Shan, Dennis Russell Salahub, Yi Xiong*, Dong-Qing Wei*. DTI-CDF: a cascade deep forest model towards the prediction of drug-target interactions based on hybrid features. Briefings in Bioinformatics.  2021;22(1):451–462. (ESI高被引论文) [PDF]

  7. Xiaoqi Shan, Xiangeng Wang, Cheng-Dong Li, Yanyi Chu, Yufang Zhang, Yi Xiong*, Dong-Qing Wei*. Prediction of CYP450 enzyme-substrate selectivity based on the network-based label space division method. Journal of Chemical Information and Modeling.  2019;59:4577-4586. [PDF]

合作者

  1. Chao Hu, Song Li, Chenxing Yang, Jun Chen, Yi Xiong, Guisheng Fan, Hao Liu*, Liang Hong*. ScaffoldGVAE: scaffold generation and hopping of drug molecules via a variational autoencoder based on multi-view graph neural networks. Journal of Cheminformatics.  2023;15:91. [PDF]

  2. Shaojun Wang, Ronghui You, Yunjia Liu, Yi Xiong, Shanfeng Zhu*. NetGO 3.0: protein language model improves large-scale functional annotations. Genomics, Proteomics & Bioinformatics.  2023;21:349-358. [PDF]

  3. Mingchen Li, Liqi Kang, Yi Xiong, Yu Guang Wang, Guisheng Fan, Pan Tan*, Liang Hong*. SESNet: sequence-structure feature-integrated deep learning method for data-efficient protein engineering. Journal of Cheminformatics.  2023;15:12. [PDF]

  4. Shuwei Yao, Ronghui You, Shaojun Wang, Yi Xiong, Xiaodi Huang, Shanfeng Zhu*. NetGO 2.0: improving large-scale protein function prediction with massive sequence, text, domain, family and network information. Nucleic Acids Research.  2021;49:W469-W475. [PDF]

  5. Ronghui You, Shuwei Yao, Yi Xiong, Xiaodi Huang, Fengzhu Sun, Hiroshi Mamitsuka, Shanfeng Zhu*. NetGO: improving large-scale protein function prediction with massive network information. Nucleic Acids Research.  2019;47:W379-W387. [PDF]


学生培养

    在读学生

    博士

林圣庚,2024级博士,吉林大学2017级本科(计算机)、上海交通大学硕士(生物与医药)
王锐轩,2024级博士,上海中医药大学2017级本科(中药学)、2021级硕士(中药学)
孙鹤淇,2022级博士,墨尔本大学本科(数学与统计)、硕士(生物信息学),共同指导
张育芳,2021级博士,天津大学2013级本科(生物工程)、上海交通大学2017级硕士(生物学),共同指导
戴秋颖,2018级直博,南京农业大学2014级本科,共同指导

    硕士

陈俊炜,2022级硕士,华中科技大学2018级本科(生物技术)
谭   洪,2023级硕士,华中农业大学2019级本科(生物信息)

    本科

陈禹蒙,2020级本科,上海交通大学生物信息学专业
肖   瑶,2022级本科,上海交通大学生物信息学专业
周征鸿,2022级本科,上海交通大学生物信息学专业

    毕业学生

    博士

褚晏伊, 2017级直博(致远荣誉计划),毕业去向:斯坦福大学博士后,共同指导
王   伟, 2016级博士,毕业去向:武田亚洲开发中心(上海),共同指导

    硕士

林圣庚, 2021级硕士,毕业去向:上海交通大学读博,共同指导
赵博文, 2020级硕士,毕业去向:麦吉尔大学读博
赵    倞,2020级硕士,毕业去向:字节跳动(上海),共同指导
蒋明明, 2019级硕士,毕业去向:字节跳动(上海)
王宪赓, 2017级硕士,毕业去向:香港城市大学读博,共同指导
单晓琪, 2017级硕士,毕业去向:去哪儿网(北京),共同指导
王乾坤, 2016级硕士,毕业去向:上海交通大学读博,共同指导
白礼月, 2015级硕士,毕业去向:银联智策(上海),共同指导

    本科

余文韬, 2019级本科,毕业去向:中国移动(上海)
韩德坤, 2018级本科,毕业去向:香港大学人工智能专业硕士
杨子逸, 2018级本科,毕业去向:浙江大学软件学院硕士
陈天航, 2017级本科,毕业去向:香港城市大学直博
郭   廓, 2016级本科,毕业去向:上海交通大学电子信息与电气工程学院硕士
王   哲, 2016级本科,毕业去向:上海交通大学电子信息与电气工程学院硕士
袁恩铭, 2015级本科,毕业去向:清华大学交叉信息研究院直博
谭润滋, 2015级本科,毕业去向:纽约大学生物统计专业硕士
孙正正, 2015级本科,毕业去向:专招基层公务员(西藏)
李春宇, 2014级本科,毕业去向:上海交通大学安泰经济与管理学院硕士,IBM(上海)


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