职　　称：副教授
研究方向：人工智能交叉研究、生物信息学、免疫信息学
办公电话：sunpp567@nenu.edu.cn
办公地点：东北师范大学信息科学与技术学院219

个人简历

东北师范大学信息科学与技术学院副教授、硕士生导师。2005年本科毕业于东北师范大学计算机学院，2008年获得东北师范大学计算机学院计算机软件与理论专业硕士学位，2011年获得东北师范大学化学学院物理化学专业博士学位，2017年细胞生物学专业博士后出站。自2005年开始一直从事人工智能计算及生物信息学等交叉领域的科学研究，主要研究背景为抗原表位预测、抗原-抗体相互作用预测、抗体序列生成、生物药物和疫苗辅助设计。承担本科生《编译原理》、《信息技术》课程的教学工作。承担并参与完成国家、省部和市级科研项目十余项。在国际、国内重要学术期刊发表论文30余篇。自2012年起，指导硕士研究生30余人，其中多人获得研究生国家奖学金，毕业研究生多人继续读博深造（国内&国外），在国内高校担任重要教职，在企事业单位担任重要技术职务等。

社会兼职

获奖情况 

  • 获奖情况：
2013-12-16 吉林省科学技术奖自然科学奖二等奖
2013年 吉林省自然科学学术成果奖一等奖

教学信息 

  • 教学信息：
本科生：编译原理、生物信息学、信息技术1、信息技术2（网络应用基础）
研究生：生物信息学

科研信息 （数据来源：科学技术处、社会科学处）

  • 项目：
  • 1. 基于深度图卷积的B细胞表位预测及其在冠状病毒S蛋白上的应用研究，自选课题，2021年
  • 2. 基于深度增强学习的癌症个体化诊疗中多驱动突变作用研究，自选课题，2020年
  • 3. 基于抗原结构和模拟表位的B细胞表位预测算法研究，自选课题，2019年
  • 4. 基于多信息融合的构象性B细胞表位预测模型和算法研究，省、市、自治区科技项目，2018年
  • 论文：
  • 1. PLMTHP: An Ensemble Framework for Tumor Homing Peptide Prediction based on Protein Language Model，2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2023，2023年
  • 2. Automated exploitation of deep learning for cancer patient stratification across multiple types，BIOINFORMATICS，2023年
  • 3. THPLM: a sequence-based deep learning framework for protein stability changes prediction upon point variations using pretrained protein language model，BIOINFORMATICS，2023年
  • 4. A novel drug-drug interactions prediction method based on a graph attention network，ELECTRONIC RESEARCH ARCHIVE，2023年
  • 5. Deciphering and identifying pan-cancer RAS pathway activation based on graph autoencoder and ClassifierChain，ELECTRONIC RESEARCH ARCHIVE，2023年
  • 6. DSHP: A Novel Sequence Based Deep Learning Prediction Model for HPV Integration Site，2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2022，2022年
  • 7. HCRNet: high-throughput circRNA-binding event identification from CLIP-seq data using deep temporal convolutional network，BRIEF BIOINFORM，2022年
  • 8. A Novel Approach for LncRNA Function Prediction Based on Deep Learning，BIBM 2021: International Conference on Bioinformatics & Biomedicine，2021年
  • 9. Current Advances and Limitations of Deep Learning in Anticancer Drug Sensitivity Prediction，CURR TOP MED CHEM，2020年
  • 10. DMCTOP: Topology Prediction of Alpha-Helical Transmembrane Protein Based on Deep Multi-Scale Convolutional Neural Network，2019IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine(BIBM)，2019年
  • 11. B-cell Epitope Prediction Method based on Deep Ensemble Architecture and Sequences，2019IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine(BIBM)，2019年
  • 12. DeepMRMP: A new predictor for multiple types of RNA modification sites using deep learning，MATH BIOSCI ENG，2019年
  • 13. Advances in In-silico B-cell Epitope Prediction，CURR TOP MED CHEM，2019年
  • 14. Prediction of Protein-Protein Interaction Based on Weighted Feature Fusion，LETT ORG CHEM，2019年
  • 15. Understanding Membrane Protein Drug Targets in Computational Perspective，CURR DRUG TARGETS，2019年
  • 16. A Sequential Segment Based Alpha-Helical Transmembrane Protein Alignment Method，INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOLOGICAL SCIENCES，2018年
  • 17. Protein Function Prediction Using Function Associations in Protein-protein Interaction Network，IEEE ACCESS，2018年
  • 18. Prediction of conformational B-cell epitope binding with individual antibodies using phage display peptides，INTERNATIONAL JOURNAL OF CLINICAL AND EXPERIMENTAL MEDICINE，2016年
  • 19. A novel conformational B-cell epitope prediction method based on mimotope and patch analysis，J THEOR BIOL，2016年
  • 20. The Relationship Between B-Cell Epitope and Mimotope Sequences，PROTEIN PEPTIDE LETT，2016年
  • 21. Conformational B-cell epitope prediction method based on antigen preprocessing and mimotopes analysis，BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL，2015年
  • 22. Prediction of protein solvent accessibility using PSO-SVR with multiple sequence-derived features and weighted sliding window scheme，BIODATA MINING，2015年
  • 23. PECM: Prediction of extracellular matrix proteins using the concept of Chou’s pseudo amino acid composition，J THEOR BIOL，2014年
  • 24. PSNO: Predicting Cysteine S-Nitrosylation Sites by Incorporating Various Sequence-Derived Features into the General Form of Chou’s PseAAC，INT J MOL SCI，2014年
  • 25. Conformational B-Cell Epitopes Prediction from Sequences Using Cost-Sensitive Ensemble Classifiers and Spatial Clustering，BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL，2014年
  • 26. A Topology Structure Based Outer Membrane Proteins Segment Alignment Method，MATH PROBL ENG，2013年
  • 27. Identification of Protein Pupylation Sites Using Bi-Profile Bayes Feature Extraction and Ensemble Learning，MATH PROBL ENG，2013年
  • 28. Position-Specific Analysis and Prediction of Protein Pupylation Sites Based on Multiple Features，BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL，2013年
  • 29. Bioinformatics Resources and Tools for Conformational B-Cell Epitope Prediction，COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINE，2013年
  • 30. Prediction of antigen epitopes on protein surfaces based on support vector machine，Advanced Materials Research，2012年
  • 31. 基因非编码区与转录调控元件的识别研究，生物信息学，2008年
  • 32. 改进的K-mean聚类算法在基因系统发育谱分析中的应用，生物信息学，2008年
  • 33. Application of Improved K-mean Clustering in predicting protein-protein interactions，BioMedical Engineering and Informatic（BMEI2008)，2008年
  • 34. Research of Improved Phylogenetic Profiling Method，Bioinformatics and Biomedical Engineering(ICBBE2008)，2008年
  • 35. Predicting protein-protein interactions based on BP neural network，2007 BIBM IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine，2007年
  • 36. 识别转录因子结合位点的新方法，吉林大学学报（理学版）特刊，2006年
  • 专利：
  • 多源生物大数据融合系统 2021-08-24
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