熊  毅

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

学术兼职

上海市计算机学会生物信息学专委会秘书长

上海人工智能实验室（浦江国家实验室）顾问

Molecular Therapy Nucleic Acids，编委

BMC Bioinformatics，编委

Interdisciplinary Sciences-Computational Life Sciences，编委

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，2023YFC2506402，国家重点研发计划重点专项，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，已结题

参与国家重点研发计划专项、国家自然科学基金重点项目

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，已结题

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，已结题

学术论文 （近年来代表性论文）

1. Shenggeng Lin, Liang Hong, Dong-Qing Wei, Yi Xiong^*. Deep learning facilitates efficient optimization of antisense oligonucleotide drugs. Molecular Therapy: Nucleic Acids.  2024;35(2):102208. [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. Yufang Zhang, Jiayi Li, Shenggeng Lin, Jianwei Zhao, Yi Xiong^*, Dong-Qing Wei^*. An end-to-end method for predicting compound-protein interactions based on simplified homogeneous graph convolutional network and pre-trained language model. Journal of Cheminformatics.  2024;16:67. [PDF]

4. 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]

5. 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]

6. 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]

7. 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]

8. 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]

学生培养

    在读

    已毕业