张贵军

张贵军，浙江工业大学教授、博士、博士生导师，浙江省“万人计划”科技创新领军人才、浙江省高等学校中青年学科带头人。主要从事结构生物信息学、人工智能及计算智能等研究，在蛋白质折叠、结构预测、质量评估及设计等领域开展了长期、持续的研究工作。主持科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题(2022ZD0115103，2021ZD0150102)、国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、浙江省重点基金等国家、省部级项目及百图生科等企业合作项目20多项，近五年主持科研到校经费近1000万；在PNAS、Nature Computational Science、Nature Protocols、Communications Biology 、Nucleic Acids Research、PLOS Computational Biology、Bioinformatics、Briefings In Bioinformatics、IEEE汇刊、自动化学报、计算机学报、软件学报及物理学报等国内外期刊上发表研究论文100余篇，授权国家发明专利100余项，其中实施专利转化14项。近三年来，开发了PAthreader、DeepAssembly、DeepUMQA等蛋白质折叠、组装、模型质量评估等在线服务器、数据库及工具软件20多项（http://zhanglab-bioinf.com/services.html），在2022年第15届全球蛋白质结构预测竞赛（CASP15）中，开发的GuijunLab-RocketX服务器（算法名：DeepUMQA系列）在蛋白质复合物界面接触残基精度评估赛道中排名第一，并受邀作模型质量评估组（EMA）优胜者大会报告。开发服务器多次在全球持续蛋白质结构预测竞赛（CAMEO）中多次获得年、季、月冠军，相关研究成果获得中国自动化学会自然科学二等奖1项（排名第一）、浙江省生物信息学学会自然科学一等奖1项（排名第一），第一指导教师指导研究生获得“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛二等奖2项、中国国际互联网+创新创业大赛银奖1项，浙江省优秀博士生、硕士生学位论文指导教师获得者。目前担任中国生物信息学学会（筹）生物分子结构预测与模拟专委会常务委员、中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员、中国自动化学会混合智能委员会委员、浙江省生物信息学学会人工智能专委会主任、浙江省生物信息学学会秘书长。

主讲课程：

研究生：《最优化方法与应用》

本科生：《计算机控制工程》《Java程序设计》《VC++程序设计》

教学荣誉：

1. 浙江工业大学信息工程学院2021年度院级“教学名师”奖，2021

2. 浙江工业大学信息工程学院2021年度“研究生我心目中的好导师”，2021.

3. 浙江工业大学第12届研究生“我心目中的好导师”获得者，2021.

研究生培养

1. 何洋军，研究生国家奖学金、省优秀毕业生，2012；

2. 姚春龙，研究生国家奖学金、校优秀毕业论文，2013；

3. 邓勇跃，校优秀毕业论文，2013；

4. 周晓根，研究生国家奖学金，2014；

5. 周晓根，研究生（博士）国家奖学金2016；

6. 周晓根，校研究生十佳学术之星，2014；

7. 郝小虎，研究生国家奖学金，2014；

8. 郝小虎，研究生国家奖学金，2015；

9. 郝小虎，校研究生十佳学术之星，2016；

10. 夏华栋，研究生国家奖学金，2015；

11. 俞旭锋，研究生国家奖学金，2016；

12. 王永东，研究生国家奖学金，2016；

13. 龚伟奇，研究生国家奖学金，2016；

14. 周晓根，博士研究生国家奖学金，2017；

15. 王小奇，浙江工业大学第二十九届“运河杯”大学生课外学术科技作品竞赛，特等奖，2017；

16. 周晓根，浙江工业大学优秀博士生学位论文，2018；

17. 郝小虎，博士研究生国家奖学金，2018；

18. 姚飞，研究生国家奖学金，2018；

19. 刘俊，浙江工业大学第三十届“运河杯”大学生课外学术科技作品竞赛，特等奖，2018；

20. 彭春祥，浙江工业大学第三十届“运河杯”大学生课外学术科技作品竞赛，一等奖，2018；

21. 刘俊，浙江工业大学第三十届“运河杯”大学生课外学术科技作品竞赛“挑战杯”专项赛，一等奖，2018；

22. 郝小虎，浙江省普通高等学校优秀毕业生（博士），2019； 

23. 王小奇，浙江省普通高等学校优秀毕业生（硕士），2019；

24. 马来发，浙江省普通高等学校优秀毕业生（硕士），2019；

25. 谢腾宇，2019年校级优秀硕士研究生，2019；

26. 姚飞，2019年校级优秀硕士研究生，2019；

27. 王小奇，2019年浙江工业大学校优秀学位论文，2019；

28. 周晓根，浙江省优秀博士生学位论文，2019；

29. 刘俊等，“蛋白质结构多域组装预测系统”，浙江省第十六届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛一等奖，2019

30. 彭春祥等，“P-PRED-蛋白质结构预测先行者”，第五届浙江省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖，2019.7,11.

31. 赵凯龙等，2019年浙江省生物信息学“学会杯”总决赛冠军（联川生物冠名，奖金1万元）；2019.10；

32. 王浩文、张晨、陈芳、李亭，Esri杯中国大学生GIS软件开发竞赛二等奖，2019；

33. 刘俊等，“蛋白质结构多域组装预测系统”，第十六届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛二等奖，2019.11；

34. 彭春祥获得2019-2020学年博士研究生国家奖学金，2020.10；

35. 武楚雄获得2019-2020学年硕士研究生国家奖学金，2020.10；

36. 陈芳等，“生物方舟—全球多域蛋白结构计算引领者”，第六届浙江省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖，2020.8.

37. 陈芳、赵凯龙、周晓根、夏喻豪、饶亮、彭春祥、胡灵颖、杨涛、徐嘉康、侯铭桦、刘俊、王柳静、郝小虎、单琪纬、张凯旋，“生物方舟—全球多域蛋白结构计算引领者”，第六届中国国际互联网+创新创业大赛银奖，2020.11

38. 王小奇毕业论文《基于距离谱的蛋白质结构预测方法研究》被评为2019年浙江省优秀硕士学位论文。

39. 饶亮被评为浙江工业大学信息学院十佳“学术之星”

40. 徐旭瑶、金思融、黄兆鸿组成的参赛团队参加第七届中国杭州大学生创业大赛，获得优胜奖。

41. 徐旭瑶、黄兆宏、葛锋其组成的参赛团队参加第十七届全国“挑战杯”竞赛“黑科技”专项，获得“行星奖”。

42. 刘俊获得2020-2021学年博士研究生国家奖学金，2021.10；

43. 郑琳琳获得2020-2021学年硕士研究生国家奖学金，2021.10；

44. 徐旭瑶、黄兆鸿、刘栋等参加第十三届挑战杯大学生创业计划竞赛，获得浙江省金奖，2022.5

45. 刘俊获得浙江工业大学第十九届研究生十佳学术之星荣誉称号，2022.6

46. 彭春祥、赵凯龙获得浙江工业大学优秀博士学位论文培育计划资助，2022.7

指导学生项目

1. 2018年浙江工业大学“浙报-阿里”极客计划，2018.12，负责人：刘俊（硕士生）

2. 2018年浙江省教育厅一般科研项目（工程硕士专项），2018.09，负责人：秦子豪（硕士生）

3. 2019年浙江省教育厅一般科研项目（工程硕士专项），2019.09，负责人：李亭（硕士生）

4. 2019年浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）：蛋白质结构预测及应用系统开发，2019.11，负责人：刘俊（研究生）

5. 2020年国家级大学生创新创业训练计划：生命方舟：基于人工智能的蛋白质结构计算平台，2020.07，负责人：单绮玮（本科生）

6. 2021年浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）：基于深度学习的分子对接系统的研究与开发，2020年12月，负责人：葛锋其（研究生）

主持项目（在研）

[1] 蛋白质复合物动态构象及靶标药物设计人工智能方法，科技部2030-“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0115100)，项目总经费：6000万；课题：蛋白质复合物结构域动态组装(2022ZD0115103)，课题总经费：565万，2022.12-2027.11. （课题负责人）

[2] 基于人工智能的蛋白质结构预测与设计，科技部2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0150100)，项目总经费：2000万；课题：单序列蛋白及蛋白复合物结构预测(2021ZD0150102)，课题总经费：100万，2022.1-2023.12. （课题负责人）

[3] 基于V2X的城市智能交通系统关键技术联合研发与应用示范， 国家重点研发计划项目(2019YFE0126100)，项目总经费：564万； 子课题：全域多源交通大数据智能分析与知识图谱构建技术，子课题经费：39.60万，2020.12-2022.11. （子课题负责人）

[4] 多结构域蛋白质组装建模与优化研究，国家自然科学基金面上项目(62173304)，项目经费（直接经费）：58万，2022.1-2025.12.

[5] 多域蛋白结构组装预测方法研究，浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F030002)，项目经费：30万，2020.1 -2023.12.

[6] 打分函数性能提升算法开发，百图生科（北京）智能技术有限公司，项目经费：100万，2023.3-2024.3.

主持项目（已结题）

[1] 蛋白质高维构象空间多模态片段组装优化方法，国家自然科学基金面上项目(61773346)，项目经费：76万，2018.1-2021.12.

[2] 分子构型两阶段多模低估优化理论研究及算法设计，国家自然科学基金面上项目(61075062)，2011.1~2013.12.

[3] 城市公交多模式联运网络拓扑分析及出行规划方法研究，浙江省自然科学基金项目(Y1100891)，2010.6~2012.6.

[4] 蛋白质构象空间区域剖分群体优化算法 ，浙江省自然科学基金项目(LY13F030008), 2013.1~2015.12.

[5] 基于特征建模的城市交通WebGIS发布服务系统研究与开发，浙江省科技攻关重点项目(2008C23040)，2008.1~2009.12.

[6] 城市公交WebGIS区域调度系统研究与开发，浙江省科技厅公益项目(2014C33088)，2014.1~2015.12.

[7] 面向城市数字交通的GIS-T网络拓扑与优化算法研究，浙江工学大学校基金重点项目(20080175)，2008.1~2009.12.

[8] 企业公共信息服务平台开发，企业合作项目，2012.2~2012.10.

[9] 电力线管理GIS信息系统，企业合作项目，2013.6~2014.5.

[10] 城市地下电力管网管理及分析系统，企业合作项目，2014.6~2014.12.

[11] 数字化柔性集成制造系统（XX-[2015]048@），企业合作项目，2016.1~2016.12.

[12] 数字化制造执行管理系统开发（KYY-HX-20170060），企业合作项目，2017.9~2017.10.

[13] 生产线制造执行系统开发(KYY-HX-20170610)，企业合作项目，项目经费：30万，2017.10 -2020.10.

[14] 工业物联网远程IO终端监控软件开发(KYY-HX-20210010)，企业合作项目，项目经费：10万，2020.12-2021.12.

主要论文(#为第一作者，*为通信作者）

[1] Xiaogen Zhou, Jun Hu, Chengxin Zhang, Guijun Zhang(张贵军)*, Yang Zhang*. Assembling multidomain protein structures through analogous global structural alignments. PNAS, 116(32): 15930-15938, 2019. 

[2] Xiaogen Zhou, Wei Zheng, Yang Li, Robin Pearce, Chengxin Zhang, Eric W. Bell, Guijun Zhang(张贵军), Yang Zhang*. I-TASSER-MTD: A deep-learning based platform for multi-domain protein structure and function prediction. Nature Protocols, in press, 2022.

[3] Xiaogen Zhou, Yang Li, Chengxin Zhang, Wei Zheng, Guijun Zhang(张贵军), Yang Zhang*. Progressive assembly of multi-domain protein structures from cryo-EM density maps. Nature Computational Science, in press, 2022.

[4] Kailong Zhao, Yuhao Xia, Fujin Zhang, Xiaogen Zhou, Stan Z. Li*, Guijun Zhang(张贵军)*. Protein structure and folding pathway prediction based on remote homologs recognition using PAthreader. Communications Biology. In press, 2023.

[5] Xiaogen Zhou#, Chunxiang Peng#, Wei Zheng, Yang Li, Guijun Zhang(张贵军)*, Yang Zhang*. DEMO2: Assemble multi-domain protein structures by coupling analogous template alignments with deep-learning inter-domain restraint prediction. Nucleic Acids Research, in press, 2022.

[6] Chunxiang Peng#, Xiaogen Zhou#, Yuhao Xia, Jun Liu, Minghua Hou, Guijun Zhang(张贵军)*. Structural analogue-based protein structure domain assembly assisted by deep learning. Bioinformatics, In press, 2022.

[7] Jun Liu, Kailong Zhao, Guangxing He, Liujing Wang, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. A de novo protein structure prediction by iterative partition sampling, topology adjustment, and residue-level distance deviation optimization. Bioinformatics. 38(1): 99-107, 2022.

[8] Jun Liu, Xiaogen Zhou, Yang Zhang*, Guijun Zhang(张贵军)*. CGLFold: a contact-assisted de novo protein structure prediction using global exploration and loop perturbation sampling algorithm. Bioinformatics. 36(8): 2443–2450, 2020.

[9] Saisai Guo#, Jun Liu#, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)* . DeepUMQA: Ultrafast shape recognition-based protein model quality assessment using deep learning. Bioinformatics. 38(7): 1895-1903, 2022.

[10] Kailong Zhao, Jun Liu, Xiaogen Zhou, Jianzhong Su*, Yang Zhang*, Guijun Zhang(张贵军)*. MMpred: a distance-assisted multimodal conformation sampling for de novo protein structure prediction. Bioinformatics. 37(23): 4350-4356, 2021.

[11] Yuhao Xia, Chunxiang Peng, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. A sequential niche multimodal conformational sampling algorithm for protein structure prediction. Bioinformatics. 37(23): 4357-4365, 2021.

[12] Rao Liang, Ningxin Jia, Jun Hu*, Dongjun Yu*, Guijun Zhang(张贵军)*. ATPdock: a template-based method for ATP-specific protein-ligand docking. Bioinformatics. DOI: 10.1093/bioinformatics/btab667, 2021.

[13] Yan Zhang#, Yaru Zhang#, Jun Hu#, Ji Zhang, Fangjie Guo, Meng Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*, Fulong Yu*, Jianzhong Su*. scTPA: A web tool for single-cell transcriptome analysis of pathway activation signatures. Bioinformatics. DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa532, 2020.

[14] Fengqi Ge, Chunxiang Peng, Xinyue Cui, Yuhao Xia, Guijun Zhang(张贵军)*. Inter-domain distance prediction based on deep learning for domain assembly. Briefings in Bioinformatics, In press, 2023.

[15] Jun Liu, Kailong Zhao, Guijun Zhang(张贵军)*. Improved model quality assessment using sequence and structural information by enhanced deep neural networks. Briefings in Bioinformatics, In press, 2022.

[16] Qiongqiong Feng#, Minghua Hou#, Jun Liu, Kailong Zhao, Guijun Zhang(张贵军)* . Construct a variable-length fragment library for de novo protein structure prediction. Briefings in Bioinformatics. DOI: 10.1093/bib/bbac086, 2022.

[17] Biao Zhang, Dong Liu, Yang Zhang, Hong-Bin Shen*, Guijun Zhang(张贵军)*. Accurate flexible refinement for atomic-level protein structure using cryo-EM density maps and deep learning. Briefings in Bioinformatics. DOI: 10.1093/bib/bbac026, 2022.

[18] Minghua Hou, Chunxiang Peng, Xiaogen Zhou, Biao Zhang, Guijun Zhang(张贵军)*. Multi contact-based folding method for de novo protein structure prediction. Briefings in Bioinformatics. DOI: 10.1093/bib/bbab463, 2021.

[19] Liujing Wang, Jun Liu, Yuhao Xia, Jiakang Xu, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. Distance-guided protein folding based on generalized descent direction. Briefings in Bioinformatics. 22(6): bbab296, DOI: 10.1093/bib/bbab296, 2021.

[20] Chunxiang Peng, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. De novo protein structure prediction by coupling contact with distance profile. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 19(1): 395-406, 2022.

[21] Guijun Zhang(张贵军)*, Tengyu Xie, Xiaogen Zhou, Liujing Wang, Jun Hu. Protein structure prediction using population-based algorithm guided by information entropy. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 18(2): 697-707, 2021.

[22] Jun Hu, Yansong Bai, Linlin Zheng, Ningxin Jia, Dongjun Yu*, Guijun Zhang(张贵军)*. Protein-DNA binding residue prediction via bagging strategy and sequence-based cube-format feature. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. DOI: 10.1109/TCBB.2021.3123828, 2021.

[23] Guijun Zhang(张贵军)*, Xiaoqi Wang, LaiFa Ma, Liujing Wang, Jun Hu, Xiaogen Zhou. Two-stage distance feature-based optimization algorithm for De novo protein structure prediction. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 17(6): 2119-2130, 2020. 

[24] Guijun Zhang(张贵军)*, LaiFa Ma, Xiaoqi Wang, Xiaogen Zhou. Secondary structure and contact guided differential evolution for protein structure prediction. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 17(3): 1068-1081, 2020.

[25] Jun Hu, Xiaogen Zhou, Yihen Zhu, Dongjun Yu*, Guijun Zhang(张贵军)*. TargetDBP: Accurate DNA-binding protein prediction via sequence-based multi-view feature learning. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 17(4): 1419-1429, 2020. 

[26] Zhongze Yu#, Chunxiang Peng#, Jun Liu, Biao Zhang, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. DomBpred: protein domain boundary prediction based on domain-residue clustering using inter-residue distance. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, In press, 2022.

[27] Guijun Zhang(张贵军)*, Xiaogen Zhou, Xufeng Yu, Xiaohu Hao. Li Yu. Enhancing protein conformational space sampling using distance profile-guided differential evolution, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 14(6): 1288-1301, 2017

[28] Xiaohu Hao, Guijun Zhang(张贵军)*, Xiaogen Zhou, Xufeng Yu. A Novel Method Using Abstract Convex Underestimation in Ab-initio Protein Structure Prediction for Guiding Search in Conformational Feature Space. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 13(5): 887-900, 2016 

[29] Zhangwei Li, Ke Sun, Xiaohu Hao, Jun Hu, Laifa Ma, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. Loop enhanced conformational resampling method for protein structure prediction. IEEE Transactions on NanoBioscience. 18(4): 567-577. 2019.

[30] Xiaohu Hao, Guijun Zhang (张贵军)*, Xiaogen Zhou. Conformational space sampling method using multi-subpopulation differential evolution for De novo protein structure prediction. IEEE Transactions on NanoBioscience, 16(7): 618-633, 2017

[31] Xiaogen Zhou, Chunxiang Peng, Jun Liu, Yang Zhang*, Guijun Zhang(张贵军)*. Underestimation-assisted global-local cooperative differential evolution and the application to protein structure prediction. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 24(3): 536-550, 2020.

[32] Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. Differential evolution with underestimation- based multimutation strategy. IEEE Transactions on Cybernetics, 49(4): 1353-1364, 2019.

[33] Xiaogen Zhou, Guijun Zhang(张贵军)*. Abstract convex underestimation assisted multistage differential evolution. IEEE Transactions on Cybernetics, 47(9): 2730-2741, 2017

[34] Jun Hu*, Wenwu Zeng, Ningxin Jia, Muhammad Arif, Dongjun Yu*, Guijun Zhang(张贵军)*. Improving DNA-Binding protein prediction using three-part sequence-order feature extraction and a deep neural network algorithm. Journal of Chemical Information and Modeling. In press, 2023.

[35] Jun Hu*, Liang Rao, Yiheng Zhu, Guijun Zhang(张贵军)*, Dongjun Yu*. TargetDBP+: Enhancing the performance of identifying DNA-binding proteins via weighted convolutional features. Journal of Chemical Information and Modeling. DOI: 10.1021/acs.jcim.0c00735, 2021.

[36] 张贵军*, 侯铭桦, 彭春祥, 刘俊. 多结构域蛋白质结构预测方法综述. 电子科技大学学报(自科版). In press, 2022. 

[37] 王柳静, 张贵军*, 周晓根. 基于状态估计反馈的策略自适应差分进化算法, 自动化学报, 46(4): 752-766, 2020

[38] 周晓根, 张贵军*, 郝小虎, 俞立. 一种基于局部Lipschitz下界估计支撑面的差分进化算法, 计算机学报, 39(12): 2631-2651, 2016.

[39] 周晓根, 张贵军*, 郝小虎. 局部抽象凸区域剖分差分进化算法,自动化学报, 41(7):  1315-1327, 2015. 

[40] 张贵军*, 何洋军, 郭海锋, 冯远静, 徐建明. 基于广义凸下界估计的多模态差分进化算法, 软件学报, 24(6): 1177−1195, 2013. 

[41] 吴海涛, 张贵军*, 洪榛, 俞立. 进化树拓扑路网构建及多停靠点路径规划方法研究, 计算机学报, 35(5):964-971, 2012.

[42] 武楚雄, 陈驰, 张贵军*. 动态路网选址-路径优化算法及实现, 控制理论与应用, 37(11): 2398-2412, 2020.

[43] 张贵军*, 洪榛, 俞立, 郭海锋. 调速泵结构配置协调分解优化算法及实现, 控制理论与应用, 28(5): 659-666, 2011.

[44] 张贵军*, 王信波, 俞立, 冯远静. 求解高维多模优化问题的自适应差分进化算法, 控制理论与应用, 25(3): 862-867, 2008. 

[45] 张贵军*, 俞立, 吴惕华. 线性约束非线性函数全局优化算法的研究, 控制理论与应用,  22(1): 1-6, 2005

[46] 周晓根, 张贵军*, 梅珊, 明洁. 基于抽象凸估计选择策略的差分进化算法. 控制理论与应用, 32(03): 388-397, 2015.

[47] 邓勇跃, 张贵军*. 基于局部抽象凸支撑面的多模态优化算法, 控制理论与应用, 31(4): 458-466, 2014.

[48] 张贵军*, 周晓根. 基于抽象凸下界估计的群体全局优化算法, 控制与决策, 30(06): 1116-1120, 2015

[49] 张贵军*, 陈铭, 周晓根. 动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法, 控制与决策, 31(07): 1185-1191, 2016. 

[50] 张贵军*, 王柳静,周晓根, 丁情. 基于共轭增强策略的差分进化算法, 控制与决策，32(07): 1313-1318, 2017. 

奖励：

1. 蛋白质多结构域折叠机理及全链建模方法，中国自动化学会自然科学二等奖，完成人：张贵军，周晓根，张彪，2022.11.24

2. 蛋白质构象空间优化及多域蛋白质建模方法，浙江省生物信息学学会自然科学一等奖，完成人：张贵军，周晓根，张彪，2022.12.4

3. 蛋白质结构预测大赛CASP15复合物界面接触残基精度评估赛道冠军（第一名），2022.12.10，

4. 模型质量评估算法DeepUMQA，获得国际CAMEO竞赛年度冠军

1. 中国自动化学会混合智能委员会委员

2. 中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员

3. 中国生物信息学学会（筹）生物分子结构预测与模拟专委会常委委员

4. 浙江省生物信息学学会秘书长

5. 浙江省生物信息学人工智能专委会主任

6. 浙江省生物信息学会理事