个人简介
Personal Profile
啜国晖，博士，现任同济大学生命科学与技术学院助理教授。2014年于同济大学生物信息学专业获工学学士学位；2019年于同济大学生物学专业获理学博士学位；2019年在同济大学生物医学工程博士后流动站从事博士后研究工作。2022年任同济大学生命科学与技术学院助理教授。目前已发表SCI论文10篇，其中，第一作者（含共同第一作者）、通讯作者（含共同通讯）署名的SCI论文6篇。已申请专利1项，参与专著编写1项。作为主持人先后负责国家博士后创新人才支持计划以及国家自然科学基金青年项目。研究方向：基因诊疗技术开发与优化，基因编辑系统优化，生物信息算法开发，人工智能算法开发
研究方向Research Directions
基因诊疗,人工智能,生物信息学
2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示
目前所在团队为同济大学人工智能和生物组学挖掘课题组课题组长：刘琦教授（教育部“青年长江学者”），Google总引用次数
3000+，H-index
30
项目情况
主持科研项目及人才计划项目情况：1. 青年科学基金项目（主持），基于自动化深度学习技术的CRISPR-Cas13脱靶分布预测系统开发，项目编号：62002265；2. 2019年度国家博士后创新人才支持计划（主持），项目编号：BX20190246；
报考意向
招生信息
生命科学与技术学院
硕士研究生
序号
专业
招生人数
年份
1
生物学
1
2023
报考意向
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毕业院校：
所学专业：
报考类型：
博士
硕士
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备注：
提交
科研项目
主持或参加科研项目及人才计划项目情况：1. 青年科学基金项目（主持），基于自动化深度学习技术的CRISPR-Cas13脱靶分布预测系统开发，项目编号：62002265；2. 2019年度国家博士后创新人才支持计划（主持），项目编号：BX20190246；3. 国家自然科学基金面上项目（参与），基于多源数据融合及协同过滤的药物重定位研究，项目编号：61572361；4. 上海市启明星项目（参与），基于异质数据整合挖掘的CRISPR/Cas9基因编辑系统的sgRNA设计研究，项目编号：16QA1403900 20002360105；5. 国家863项目（参与），基于组学数据整合的表观遗传调控网络研究、重大疾病的功能基因组学研究和多靶点协同作用机制研究，项目编号：20002430002 2012AA020405。
研究成果
专著编写：杨强等. 可解释人工智能导论[M]. 电子工业出版社, 2022.（章节作者，第6章） 发表论文：1. Chuai G# , Ma H# , Yan J, et al. DeepCRISPR: optimized CRISPR guide RNA design by deep learning[J]. Genome Biology, 2018, 19(1):80-. 2. Chuai G# , Wang Q# , Liu Q . In Silico Meets In Vivo: Towards Computational CRISPR-Based sgRNA Design[J]. Trends in Biotechnology, 2017:S0167779916300907. 3. Chuai G , Yang F , Yan J , et al. Deciphering relationship between microhomology and in-frame mutation occurrence in human CRISPR-based gene knockout[J]. Molecular Therapy—Nucleic Acids, 2016, 5(6):e323. 4. Yan J# , Chuai G# , Zhou C , et al. Benchmarking CRISPR on-target sgRNA design[J]. Briefings in Bioinformatics, 2018. 5. Yan J# , Chuai G# , Qi T , et al. MetaTopics: an integration tool to analyze microbial community profile by topic model[J]. BMC Genomics, 2017, 18(1 Supplement). (IF: 3.969)6. Gao Y#, Chuai G#, Yu W, et al. Data imbalance in CRISPR off-target prediction[J]. Briefings in bioinformatics, 2020. 7. Yan J, Xue D, Chuai G, et al. Benchmarking and integrating genome-wide CRISPR off-target detection and prediction[J]. Nucleic acids research, 2020, 48(20): 11370-11379. 8. Duan B, Zhu C, Chuai G, et al. Learning for single-cell assignment[J]. Science advances, 2020, 6(44): eabd0855. 9. Gong Y, Xue D, Chuai G, et al. DeepReac+: deep active learning for quantitative modeling of organic chemical reactions[J]. Chemical science, 2021, 12(43): 14459-14472. 10. Chen S, Xue D, Chuai G, et al. FL-QSAR: a federated learning-based QSAR prototype for collaborative drug discovery[J]. Bioinformatics, 2021, 36(22-23): 5492-5498.
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