紀(jì)宏超課題組

Ji Hongchao Lab

　　課題組長

紀(jì)宏超，研究員,，課題組長,，中南大學(xué)理學(xué)博士,。長期致力于計算機科學(xué)與化學(xué)生物學(xué)的交叉研究,。以生物信息學(xué)為主要手段,，開發(fā)一系列用于植物,、作物代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析的新算法,、新技術(shù)，并圍繞“未知小分子結(jié)構(gòu)與功能預(yù)測”這一核心科學(xué)問題展開研究工作,。

獲得國家自然科學(xué)基金2項,、深圳市優(yōu)秀科技人才培養(yǎng)項目等，在Nature Communications,、Cell Chemical Biology,、Analytical Chemistry、Briefings in Bioinformatics等國際學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文20余篇,。申請國家發(fā)明專利2項,，PCT國際專利1項,。擔(dān)任Briefings in Bioinformatics, Journal of Chemical Information and Modeling, Analytical and Bioanalytical Chemistry, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,，Computers in Biology and Medicine等期刊審稿人，Metabolites期刊客座編輯,。

課題組每年計劃招收碩士及聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生1-2名,，長期招聘具有計算機科學(xué)、生物信息學(xué)背景的博士后,、科研助理,。聯(lián)系方式：jihongchao@caas.cn

　　工作經(jīng)歷

2024.09 – 至今  中國農(nóng)科院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所  研究員

2022.06 – 2024.08 中國農(nóng)科院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所  副研究員

2020.05 – 2022.06  南方科技大學(xué)       博士后

　　

教育經(jīng)歷

2015.09 - 2020.06 中南大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院 理學(xué)博士

2011.09 - 2015.07 中南大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院 工學(xué)學(xué)士

　　研究方向

1）化學(xué)信息學(xué)與人工智能算法開發(fā)及其在植物代謝組學(xué)的應(yīng)用

2）植物、作物代謝組學(xué)質(zhì)譜數(shù)據(jù)解析算法與軟件開發(fā)

3）植物,、作物中未知小分子代謝物結(jié)構(gòu)注釋與功能解析

　　研究進(jìn)展　

重要進(jìn)展成果1：針對復(fù)雜體系質(zhì)譜分析,，率先提出了基于機器學(xué)習(xí)的策略的特征提取、質(zhì)量控制,、校準(zhǔn)及模式識別等子模塊,，并整合為數(shù)據(jù)處理軟件；有效減少噪聲干擾,，對特征信號,，尤其是低強度特征進(jìn)行準(zhǔn)確的定量。

重要進(jìn)展成果2：針對未知小分子結(jié)構(gòu)注釋,，開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)模型的從已知預(yù)測未知的解決思路,，挖掘化合物結(jié)構(gòu)與質(zhì)譜碎片、色譜保留時間等分析化學(xué)性質(zhì)的關(guān)聯(lián)性,，開發(fā)了一系列用于注釋未知小分子化合物二維結(jié)構(gòu)的方法,。

重要進(jìn)展成果3：針對潛在藥物小分子靶標(biāo)解析,，率先提出了機器學(xué)習(xí)與熱轉(zhuǎn)變實驗相結(jié)合的策略。大幅提高了實驗通量,，單次實驗可以解析15 - 30個待篩化合物在細(xì)胞內(nèi)的作用靶點,，將篩選效率提高 15 - 60 倍。

代表性論著（第一/通訊作者）

2024:

(1) Chen J.; Yang Q.; Dai Q.; Chang S.; Tian J.; Cong S*; Ji, H.,*. FederEI: Federated Library Matching Framework for Electron Ionization Mass Spectrum based Compound Identification. Anal. Chem. Accepted. (Nature Index期刊)

(2) Li, H.; Fotouhi, N.; Liu, F.; Ji, H.;* Wu, Q.* Early detection of dark-affected plant mechanical responses using enhanced electrical signals. Plant Methods. 2024, 22 (1) 49.

2022-2023:

(3) Ji, H.#; Lu, X.#; Zhao, S.; Wang, Q.; Bin, L.; Huber, K. V. M.; Luo, R.; Tian, R.; Tan, C. S. H. Target deconvolution with matrix-augmented pooling strategy reveals cell-specific drug-protein interactions. Cell Chem. Biol. 2023, 30(11) 1478-1487. (Cell子刊)

(4) Yang, Q.#; Ji, H.#; Xu, Z.; Li, Y.; Wang, P.; Sun, J.; Fan, X.; Zhang, H.; Lu, H.; Zhang, Z. Ultra-Fast and Accurate Electron Ionization Mass Spectrum Matching for Compound Identification with Million-Scale in-Silico Library. Nat. Commun. 2023, 14 (1), 3722. (Nature子刊, Nature Index期刊)

(5) Song, Y., Chang, S., Tian, J., Pan, W., Feng.,* Ji, H.,* A Comprehensive Comparative Analysis of Deep Learning Based Feature Representations for Molecular Taste Prediction. Foods. 2023, 12(18), 3386.

(6) Ji, H.*; Tian, J. Deep Denoising Autoencoder-Assisted Continuous Scoring of Peak Quality in High-Resolution LC?MS Data. Chemo. Intell. Lab. 2022, 231, 104694.

(7) Ji, H.; Lu, X.; Zheng, Z.; Sun, S.; Tan, C.S.H. ProSAP: A GUI Software Tool for Statistical Analysis and Assessment of Thermal Stability Data. Brief. Bioinform. 2022, 23 (3), bbac057.

2014 - 2021:

(8) Ji, H.; Deng, H.; Lu, H.; Zhang, Z. Predicting a Molecular Fingerprint from an Electron Ionization Mass Spectrum with Deep Neural Networks. Anal. Chem. 2020, 92 (13), 8649–8653. (Nature Index期刊)

(9)  Ji, H.; Zhang, Z.; Lu, H. TarMet: A Reactive GUI Tool for Efficient and Confident Quantification of MS Based Targeted Metabolic and Stable Isotope Tracer Analysis. Metabolomics 2018, 14 (5), 68.

(10)  Ji, H.; Zeng, F.; Xu, Y.; Lu, H.; Zhang, Z. KPIC2: An Effective Framework for Mass Spectrometry-Based Metabolomics Using Pure Ion Chromatograms. Anal. Chem. 2017, 89 (14), 7631–7640. (Nature Index期刊)

(11)  Ji, H.; Xu, Y.; Lu, H.; Zhang, Z. Deep MS/MS-Aided Structural-Similarity Scoring for Unknown Metabolite Identification. Anal. Chem. 2019, 91 (9), 5629–5637. (Nature Index期刊)

(12)  Ji, H.; Lu, H.; Zhang, Z. Pure Ion Chromatogram Extraction: Via Optimal k -Means Clustering. RSC Adv. 2016, 6 (62), 56977–56985.

代表性專利

(1)  紀(jì)宏超; 化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)確定方法,、裝置及終端設(shè)備, 2023-12-7, 中國, 202311690470.0 (申請)

(2)  紀(jì)宏超; 陳順興; 一種提高化合物與蛋白質(zhì)相互作用實驗通量的方法, 2022-6-7, 中國, 202210638301.1 (申請)

(3)  Ji Hongchao; Soon Heng Tan; Method for Improving Throughput of Compound-Protein Interaction, 2023-6-5, 美國, PCT/CN2023/098376 (申請)

紀(jì)宏超課題組更新于2024年9月