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更新时间:2024.05.10
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周晓根

| 博士 教授 博士生导师

单位: 信息工程学院

职务:

研究方向:

办公地址: 信息楼D123

办公电话:

电子邮箱: zxg@zjut.edu.cn

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  • 个人简介

    周晓根,教授,博士生导师,国家高层次青年人才计划项目入选者2018年毕业于浙江工业大学信息工程学院,师从俞立教授和张贵军教授,2018-2021年于美国密西根大学张阳实验室从事博士后研究工作。主要研究方向为结构生物信息学、计算智能和深度学习。以第一作者在PNAS、Nature Computational Science、Nature Protocols、 Nucleic Acids Research、Bioinformatics、IEEE-TEVC、IEEE-TCYB等期刊发表论文15篇;授权国家发明专利12项;承担和参与国家自然科学基金青年项目、科技部2030-新一代人工智能国家重大项目及国家重点研发项目5;合作开发了 DEMO、DEMO-EM和I-TASSER-MTD等多域蛋白质结构建模和功能预测服务器,为来自70多个国家和地区的用户提供了超过上万次服务;相关成果获得了中国自动化学会自然科学二等奖、浙江省生物信息学学会自然科学一等奖、浙江省优秀博士学位论文奖。

  • 教学与课程

    1. 《优化方法》(本科)

    2. 《生物信息学》(硕士/博士)

    3. 《最优化方法与应用》(硕士/博士)


  • 育人成果

    1. 指导研究生获得第十三届挑战杯中国大学生创业计划竞赛银奖,2023

    2. 参加 (指导) 研究生获得第六届中国国际互联网+大学生创新创业大赛银奖,2020

    3. 合作指导研究生获得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

    4. 连续两年指导本科生获得密西根大学Blue Ribbon

    5. 指导两年本科生进入密西根大学和耶鲁大学攻读博士/硕士学位

    6. 指导本科生获得国家级大学生创新创业项目1项



  • 科研成果

    主要发表论文(#为共一作者,*为通讯作者)

    1. Xiaogen Zhou, Jun Hu, Chengxin Zhang, Guijun Zhang, Yang Zhang. Assembling multidomain protein structures through analogous global structural alignments, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 116(32): 15930-15938, 2019. [Web Server]

    2. Xiaogen Zhou, Yang Li, Chengxin Zhang, Wei Zheng, Guijun Zhang, Yang Zhang. Progressive assembly of multi-domain protein structures from cryo-EM density maps. Nature Computational Science, 2(4): 265-275, 2022. [Web Server]

    3. Xiaogen Zhou, Wei Zheng, Yang Li, Robin Pearce, Chengxin Zhang, Eric W. Bell, Guijun Zhang, Yang Zhang. I-TASSER-MTD: A deep-learning based platform for multi-domain protein structure and function prediction, Nature Protocols, 17: 2326-2353, 2022.  [Web Server]

    4. Xiaogen Zhou, Chunxiang Peng, Wei Zheng, Yang Li, Guijun Zhang, Yang Zhang. DEMO2: Assemble multi-domain protein structures by coupling analogous template alignments with deep-learning inter-domain restraint prediction. Nucleic Acids Research, 50(W1): W235-W245, 2022. [Web Server]

    5. Ziying Zhang#, Yaxian Cai#, Biao Zhang, Wei Zheng, Lydia Freddolino, Guijun Zhang, Xiaogen Zhou#*. DEMO-EM2: Assembling protein complex structures from cryo-EM maps through intertwined chain and domain fitting. Briefings in Bioinformatics, 25(2): bbae113, 2024. [Web Server]

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

    7. Xiaogen Zhou, Guijun Zhang. Differential evolution with underestimation-based multimutation strategy, IEEE Transactions on Cybernetics, 49(4): 1353-1364, 2019. 

    8. Xiaogen Zhou, Guijun Zhang. Abstract convex underestimation assisted multistage differential evolution,IEEE Transactions on Cybernetics, 47(9): 2730-2741, 2017.

    9. Xiaogen Zhou, Guijun Zhang, Xiaohu Hao, Li Yu. A novel differential evolution algorithm using local abstract convex underestimate strategy for global optimization. Computers & Operations Research, 75(11): 132-129, 2016.

    10. Xiaogen Zhou, Guijun Zhang, Xiaohu Hao, Li Yu, Dongwei Xu. Enhanced differential evolution using local Lipschitz underestimate strategy for computationally expensive optimization problems. Applied Soft Computing, 48(11): 169-181, 2016. 

    11. Xiaogen Zhou, Guijun Zhang, Xiaohu Hao, Li Yu, Dongwei Xu. Differential Evolution with multi-stage strategies for global optimization. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2550-2557, Canada, 2016.

    12. 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.

    13. 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.

    14. 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.

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

    16. Chunxiang Peng, Xiaogen Zhou, Yuhao Xia, Jun Liu, Minghua Hou and Guijun Zhang. Structural analogue-based protein structure domain assembly assisted by deep learning. Bioinformatics, 38(19): 4513-4521, 2022. (共同第一作者) IF: 6.931

    17. Wei Zheng, Xiaogen Zhou, Qiqige Wuyun, Robin Pearce, Yang Li, and Yang Zhang. FUpred: Detecting protein domains through deep-learning based contact map prediction. Bioinformatics, 36(12): 3749-3757, 2020.

    18. Jun Liu, Xiaogen Zhou, Yang Zhang, and Gui-Jun Zhang. CGLFold: a contact-assisted de novo protein structure prediction using global exploration and loop perturbation sampling algorithm. Bioinformatics, 36(8): 2443-2450, 2020.

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

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

    21. Saisai Guo, Jun Liu, Xiaogen Zhou, Guijun Zhang. DeepUMQA: ultrafast shape recognition-based protein model quality assessment using deep learning. Bioinformatics, 38(7): 1895-1903, 2022.

    22. Minghua Hou, Chunxiang Peng, Xiaogen Zhou, Biao Zhang, Guijun Zhang. Multi contact-based folding method for de novo protein structure prediction. Briefings in Bioinformatics. 23(1): bbab463, 2022.

    23. Wei Zheng, Qiqige Wuyun, Xiaogen Zhou, Yang Li, Peter L. Freddolino, and Yang Zhang. LOMETS3: Integrating deep learning and profile-alignment for advanced protein template recognition and function annotation. Nucleic Acids Research, 50 (W1), W454-W464, 2022

    24. Guijun Zhang, Tengyu Xie, Xiaogen Zhou, Liujing Wang, and 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.

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

    26. Yang Li, Chengxin Zhang, Eric W. Bell, Wei Zheng, Xiaogen Zhou, Dongjun Yu, Yang Zhang. Deducing high-accuracy protein contact-maps from a triplet of coevolutionary matrices through deep residual convolutional networks. PLOS Computational Biology, 17(3): e1008865, 2021.


    科研项目

    1. 数据和力场模型驱动的蛋白质复合物结构建模方法研究,国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目,62203389,30万元,2023-01-01至2025-12-31,在研,主持

    2. 高层次人才科研启动金,浙江工业大学,300万元,2024-01-01至2028-12-30,在研,主持

    3. 蛋白质复合物动态构象及靶标药物设计人工智能方法,科技创新2030-“新一代人工智能 (2030)”重大项目,2022ZD0115100,5897万元,2022-12至2027-11,在研,本人排序:项目骨干

    4. 基于人工智能的蛋白质结构预测与设计,科技创新2030-“新一代人工智能 (2030)”重大项目,2021ZD0150100,1000万元,2022-01至2023-12,在研,本人排序:项目骨干

    5. 蛋白质高维构象空间多模态片段组装优化方法,国家自然科学基金委员会,面上项目,61773346,64万元,2018-01至2021-12,在研,本人排序:4/8

    6. 多域蛋白结构组装预测方法研究,浙江省自然科学基金委员会,重点项目,LZ20F030002,30万元,2020-01至2023-12,在研,本人排序:3/7


    主要授权发明专利

    1. 周晓根, 张贵军, 彭春祥, 胡俊, 一种基于域间残基接触的多域蛋白结构组装方法, 授权日: 2021-2-26, 中国, ZL201910316906.7.

    2. 周晓根, 张贵军, 彭春祥, 胡俊, 刘俊, 一种基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法, 授权日: 2021-04-06, 中国, ZL201810762887.6.

    3. 周晓根, 张贵军, 彭春祥, 刘俊, 胡俊, 一种基于动态抽象凸下界估计的群体蛋白质结构预测方法, 授权日: 2021-03-05, 中国, ZL201810994503.3.

    4. 周晓根, 张贵军, 彭春祥, 胡俊, 刘俊,一种基于动态片段长度的群体蛋白质结构预测方法,授权日: 2021-04-12,中国ZL 201810986058.6.

    5. 周晓根, 张贵军, 彭春祥, 刘俊, 胡俊, 一种基于抽象凸估计的k-近邻蛋白质结构预测方法, 授权日: 2020-04-06, 中国, ZL 201811000827.7.   


    科研获奖

    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,2022 (张贵军;周晓根;张彪)

    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,2022 (张贵军;周晓根;张彪)

    3. 蛋白质结构从头预测构象空间优化理论与方法,浙江省优秀博士学位论文,浙江省研究生教育学会,2019




  • 社会服务

    1. 浙江省生物信息学学会人工智能专委会秘书长,2022年至今 

    2. 浙江省生物信息学学会生物医学大数据专委会委员,2021年至今 

    3. 浙江省生物信息学学会人工智能专委会委员,2022年至今

    4. 国际期刊《Crystals》专刊编辑,2022年


  • 招生/招聘信息

    1. 欢迎计算机、自动化、数学以及生物信息学等专业的本科生、硕士生、博士生报考课题组。每年招收硕士生10名左右、博士生1-2名。课题组已与西湖大学、美国密西根大学、新加坡国立大学等相关研究小组保持密切合作关系,优秀学生可以直接推荐到上述名校联合培养。

    2. 课题组常年招收深度学习、生物信息学、人工智能等方向的校聘研究员/副研究员和博士后!期待优秀青年学者加入!课题组链接:http://zhanglab-bioinf.com/index.html


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