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代绍兴 昆明理工大学灵长类转化医学研究院教授

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最后更新: 2026-08-05
 
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代绍兴,昆明理工大学灵长类转化医学研究院教授、博士生导师,生物信息大数据平台负责人,云南省技术创新人才,云南省“兴滇英才支持计划”产业创新人才。长期专注于“生物信息学与药物发现”研究领域,综合利用人工智能、化学和生物信息学等计算手段并结合动物模型等湿实验验证,进行天然产物的高通量活性筛选、新靶标发现与调控等研究,研发源于中医药、具有新靶标和新机制的原创药。先后在《细胞》(Ce)、《蛋白质与细胞》(Proten&Ce)、《自然·通讯》(Nature Communcatons)、《科学进展》(Scence Advances)等国际学术期刊上发表了57篇《科学引文索引》(SCI)研究论文;发表文章被引用1400次。基于人工智能和生物大数据,发展了一系列针对多种疾病(感染疾病、癌症、神经退行性疾病等)和衰老的活性化合物预测方法及平台(DrugPredict)。申请发明专利27项,其中13项发明专利获得授权,发明专利涉及抗衰老、抗病毒、肝硬化分子标志物和肿瘤治疗和预后。主持国家自然科学基金和云南省应用基础研究等项目8项。
 

生物信息大数据平台负责人

Ph.D., Professor, PhD supervisor

Principal Investigator in Bioinformatics big data platform

一、教育及工作经历 Education and Academic Positions

2004.09-2008.06:兰州大学,生命科学学院,生物科学,理学学士

2008.09-2013.06:中国科学技术大学,生物化学与分子生物学,理学博士

2013.07-2018.11:中国科学院昆明动物研究所,助理研究员

2018.12-2020.11:昆明理工大学灵长类转化医学研究院,讲师

2020.12-2023.11:昆明理工大学灵长类转化医学研究院,副教授

2023.12   -   至今:昆明理工大学灵长类转化医学研究院,教授

2004.09-2008.06: School of Life Sciences, Lanzhou University, B. S. in Biological Science

2008.09-2013.06: School of Life Sciences, University of Science and Technology of China (USTC), Ph. D. in Biochemistry and Molecular Biology

2013.7-2018.11: Assistant researcher,  Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences

2018.12-2020.11: lecturer, Institute of Primate Translational Medicine, Kunming University of Science and Technology

2020.12-2023.11: Associate professor, Institute of Primate Translational Medicine, Kunming University of Science and Technology

2023.12-Now: Professor, Institute of Primate Translational Medicine, Kunming University of Science and Technology

二、主要研究方向 Research interests

通过整合严重疾病中的多组学数据发掘和鉴定治疗靶标(系统生物学)

对治疗靶点及其药物结合口袋进行三维结构分析和可视化(结构生物信息学)

筛选和设计能够靶向和调控治疗靶点的先导化合物(药物发现)

机器学习和深度学习在转化医学中的运用

I mainly focus on the application of bioinformatics and machine learning in target identification and drug discovery by integrating multi-omics data.

 

Identification of therapeutic targetby integrating multi-omics data in serious diseases (System biology)

Structural analysis of thetherapeutic target and its drug-binding site (Structuralbioinformatics)

Screening and design the lead compounds that modulate the target (Drug discovery)

Application of Machine learning and deep learning

 

 

 

 

 

 

 

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