杨跃东

杨跃东博士，安徽无为人，先后于中国科学技术大学获得学士（2000年）和博士（2006年）学位，此后分别于美国印地安那大学(2006-2013)和澳大利亚格里菲斯大(2013-2017)担任博士后、研究助理教授、及研究员。目前担任中山大学计算机学院教授、国家超算广州中心总工程师。长期从事超智融合的生物信息计算方法研究，主持国家基金委重大专项、国家重点研发课题等。以第一/通讯作者在 Nature Mach Intell（2篇）、Nature Comput Sci、Nature Comm（6篇） 及AI顶会ICML/Neurips/AAAI等发表顶刊论文200余篇，Google Scholar引用超1.5万次，H-index>70，近5年连续入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家,被Alphafold2等顶级期刊和诺贝尔奖获得者的论文引用和正面评价，开发的算法被多家公司用于药物管线研发。获2023年广东省科技进步特等奖、中国电子学会科技进步一等奖、Cell出版社中国年度论文等荣誉，获评2022年首届“中国智能计算科技创新人物”（《麻省理工科技评论》）。现任 Communications Biology编委。

• 基础算法：超智融合理论方法，图神经网络，多尺度/模态信息融合
• 智能药物设计: 生物大分子结构和功能预测，药物设计算法
• 多尺度组学大数据: 研发生物医药知识图谱/大模型，实现基因组学、单细胞组学、医疗多模态等多尺度组学数据融合分析

• 2000.9-2006.6 中国科学技术大学，计算生物学 博士
• 1996.9-2000.6 中国科学技术大学，学士

• 2017.7至今 中山大学计算机学院， 教授、博士生导师
• 2020.7至今 国家超算广州中心，国家超算广州中心总工程师
• 2013.6-2017.7 澳大利亚格里菲斯大学信息学院&糖组学研究所，研究员
• 2011.3-2013.6 美国印第安纳大学信息学院&医学院，研究助理教授
• 2006.9-2011.3 美国印第安纳大学信息学院&医学院，博士后

• 国家高层次青年人才
• 2021年度全球前2%最有影响力科学家（斯坦福大学发布）
• 2022年中国智能计算科技创新人物
• 广东省科技进步特等奖（排名第四）
• 中国电子学会一等奖（排名第三）
• 2022年国际基因组解释大赛（CAGI-6）“Sherloc clinical classification” 致病变异预测冠军
  • 2013年CAGI-3的CDKN2A变异预测冠军
  • 2018年CAGI-5的Vex-seq选择性剪切预测第二名
• 2021年国家蛋白质中心、阿里云、英特尔(中国)三方主办的“英特尔创新大师杯”冷冻电镜蛋白质复合物结构建模大赛冠军
• 2021年世界人工智能大会青年优秀论文奖
• Cell出版社2021中国年度论文

1. 国家基金委重大专项课题，免疫增效单元的理性设计及构建(T2394502)， 2024.1-2028.12，主持，在研
2. 国家重点研发课题、高性能跨尺度生物与材料计算平台（2020YFB0204803）、2020.12-2023.11、主持（已结题）
3. 广东省重点研发、精准医学大数据挖掘与整合分析平台研发(2019B020228001)、2018-2021、共同主持（已结题）
4. 国家基金委新冠疫情防控专项、基于蛋白质结构的智能药物筛选方法和云平台研究（62041209）、2020.03-2021.03、主持(已结题)
5. 国家基金委面上项目、基于深度学习的蛋白质空间结构预测方法研究 (61772566)、2018-2021、主持(已结题)

实验室本着因材施教的宗旨，根据学生的研究兴趣、能力和未来发展方向，分配适当的研究任务，并结合组内的培训交流，培养学生独立思考和解决问题能力，提高算法和编程等专业技能。同时，我们也定期组织各类团建活动，丰富科研的日常生活，增强成员的团队合作意识。

实验室的毕业生（包括两年制专硕）均有IT大公司实习经历、并作为第一作者在SCI二区以上期刊发表论文，毕业去向腾讯、华为等优质单位。对于想继续深造的同学，可以选择本实验室或推荐出国攻读博士学位，也鼓励并支持去国际一流实验室交流访问。实验室成员每月发放生活津贴，取得重要研究突破和成果将给予优厚奖励；资助参加学术会议，允许自由安排工作时间。

• 同时欢迎各类交叉学科背景、有志于开展相关研究的研究生、博士生申请 （本科直接攻读博士学位者优先！）。
• 硕士申请博士考核入学要求：
  • 有优秀的学术背景和学术追求，第一作者已发表（含录用）高质量学术论文（SCI二区、CCF B类及以上或领域重要会议或杂志）

1. Zheng S, Y Li, S Chen, J Xu* and Yuedong Yang* . Predicting Drug Protein Interaction using Quasi-Visual Question Answering System. Nature Machine Intelligence 2020;2(1):134-140 PDF (2021年世界人工智能大会青年优秀论文奖).
2. Zheng S, Tan Y, Wang Z, Li C, Zhang Z, Sang X, Chen H, Yuedong Yang* . Accelerated rational PROTAC design via deep learning and molecular simulations. Natue Machine Intelligence 2022;4:739–748 PDF.
3. Y Zeng, M Luo, N Shangguan, P Shi, J Feng, J Xu, K Chen, Y Lu, W Yu, and Yuedong Yang*. Deciphering Cell Types by Integrating scATAC-seq Data with Genome Sequences. Nature Computational Science 2024 .
4. Q Yuan, C Tian, Yuedong Yang*. Genome-scale annotation of protein binding sites via language model and geometric deep learning Elife 2024.
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