张树刚

张树刚

副教授
学院：计算机科学与技术学院
电子邮箱：zsg@ouc.edu.cn
办公室：西海岸校区信息南楼C505
最高学历：工学博士
导师类别：硕士生导师
研究方向：计算生物学

基本信息

  现招收2026秋季入学硕士研究生，欢迎对计算生命科学交叉前沿方向感兴趣的同学邮件联系，署名邮件一天内必回复。 个人简介 中国海洋大学博士、博士后，英国曼彻斯特大学公派访问。 山东省高等学校青年创新团队（“生物医药数据挖掘与智能计算青年创新团队”）带头人，入选山东省博士后创新人才支持计划（信息学部首次），中国海洋大学优秀青年科技人才培育计划。 主要研究领域为面向生命科学的AI算法，包括超高精度数字心脏、智能蛋白计算、智能药物设计等。

  近年来，在Inform. Fusion., IEEE TNNLS, Commun. Biol.等国际权威期刊、会议发表论文40余篇，ESI高被引论文2篇，Google Scholar引用2000余次。 主持国家自然科学基金青年项目、山东省自然科学基金面上项目等，获得山东省技术发明一等奖、山东省计算机学会科技进步一等奖、山东省人工智能学会自然科学二等奖。

  学术主页：[Google Scholar] 学术兼职 IEEE BIBM PC Member（2023至今），IEEE ICPADS PC Member（2023），AIED PC Member（2024至今），担任STTT、IEEE TNNLS、IEEE TCBB、BIB等20余家国际期刊常规审稿人，国家自然科学基金函评专家，山东省/青岛市在库专家。

  教育经历 2017.10-2018.10 英国曼彻斯特大学 生物物理系 CSC公派访问 2013.09-2020.01 中国海洋大学 计算机软件与理论 博士（硕博连读） 2009.09-2013.06 中国海洋大学 计算机科学与技术 本科 工作经历 2025.01至今 中国海洋大学 副教授 2020.01-2024.12 中国海洋大学 科研博士后、讲师

项目

  1. 1. 山东省科技厅， 山东省自然科学基金面上项目，基于几何约束扩散模型的心脏靶向药物智能设计方法研究， 2025.10 ~ 2028.09， 主持

  2. 2. 国家自然科学基金委员会， 国家自然科学基金，基于跨尺度自纠偏数字心脏的恶性基因突变智能预算方法研究， 2024.01 ~ 2026.12， 主持

  3. 3. 中国海洋大学， 本科教育教学研究育人专项项目，智能教育场景下学生个性化知识追踪方法研究， 2025.05 ~ 2027.04， 主持

  4. 4. 山东省人社厅， 山东省博士后创新人才支持计划（“山东博新计划”，2020年全省入选21人），基于***系统的超高精度数字心脏系统研发， 2020.12 ~ 2022.12， 主持

  5. 5. 青岛市科技局， 青岛市自然科学基金，靶点信息聚合感知的心脏病药物跨尺度虚拟筛选研究， 2023.07 ~ 2025.06， 主持

  6. 6. 中国海洋大学， 中央高校基本科研业务费，基于图注意力和多尺度计算心脏模型的药物毒性评价研究， 2023.01 ~ 2024.12， 主持

获奖

  1. 1. 2025， 山东省技术发明奖， 一等奖， 第六位

  2. 2. 2025， 山东省计算机学会科技进步奖， 一等奖， 第五位

论文

  1. 1. Artificial intelligence-enabled multi-scale virtual cell: perspective, challenges, and opportunities， Briefings in Bioinformatics， 2026， 中科院一区，IF=7.7， 通讯作者

  2. 2. Subgraph-Focused Biomedical Knowledge Embedding with Bi-Semantic Encoder for Multi-Type Drug-Drug Interaction Prediction， Information Fusion， 2025， 中科院一区Top，IF=15.5， 通讯作者

  3. 3. SSPPI: Cross-modality Enhanced Protein-protein Interaction Prediction from Sequence and Structure Perspectives， IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems， 2025， 中科院一区Top，IF=8.9， 通讯作者

  4. 4. Geometric Deep Learning for Protein-Ligand Affinity Prediction with Hybrid Message Passing Strategies， IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics， 2025， 中科院一区Top，IF=6.8， 通讯作者

  5. 5. SuperEdgeGO: Edge-supervised graph representation learning for enhanced protein function prediction， PLOS Computational Biology， 2025， 中科院二区，IF=3.6， 第一作者

  6. 6. Annotating protein functions via fusing multiple biological modalities， Communications Biology， 2024， 中科院一区Top，IF=5.2， 通讯作者

  7. 7. MHAN-DTA: A Multiscale Hybrid Attention Network for Drug-Target Affinity Prediction， IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics， 2024， 中科院一区Top，IF=6.7， 通讯作者

  8. 8. CollaPPI: A Collaborative Learning Framework for Predicting Protein-Protein Interactions， IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics， 2024， 中科院一区Top，IF=7.7， 通讯作者

  9. 9. HiSIF-DTA: A Hierarchical Semantic Information Fusion Framework for Drug-Target Affinity Prediction， IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics， 2023， 中科院一区Top，IF=7.7，ESI高被引论文， 通讯作者

  10. 10. Predicting Drug-Target Affinity by Learning Protein Knowledge From Biological Networks， IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics， 2023， 中科院一区Top，IF=7.7， 通讯作者

  11. 11. Computational analysis of arrhythmogenesis in KCNH2 T618I mutation-associated short QT syndrome and the pharmacological effects of quinidine and sotalol， npj Systems Biology and Applications， 2022， 中科院二区，IF=4.671， 第一作者

  12. 12. Deep learning methods for molecular representation and property prediction， Drug Discovery Today， 2022， 中科院二区，IF=8.369，ESI高被引论文、热点论文， 通讯作者

  13. 13. Enhancing Protein Function Prediction Performance by Utilizing AlphaFold-Predicted Protein Structures， Journal of Chemical Information and Modeling， 2022， 中科院二区，IF=6.162， 通讯作者

  14. 14. Proarrhythmic effects of carbon monoxide in human ventricular tissue: Insights from computational modeling， Computers in Biology and Medicine， 2022， 中科院一区，IF=6.698， 通讯作者

  15. 15. A Multi-Scale Computational Model for the Rat Ventricle: Construction, Parallelization, and Applications， Computer Methods and Programs in Biomedicine， 2021， 中科院二区，IF=5.428， 通讯作者

课程

  1. 1. Web框架编程， 本科专业课， 2学分， 48课时

  2. 2. 面向对象的程序设计， 本科专业课， 3.5学分， 72课时

  3. 3. 程序设计基础实践， 本科专业课， 1学分， 32课时

专利

  • 1. 一种蛋白质多源特征融合的药物-靶点亲和力预测的方法（CN116092577B）， 2024-01-05， 发明专利， 第一发明人

  • 2. 一种用于药物-靶点亲和力预测的蛋白多层次语义聚合表征方法（CN117393036B）， 2024-07-01， 发明专利， 第一发明人

  • 3. 一种基于多源异质信息聚合的蛋白质功能预测方法（CN116092577B）， 2024-01-05， 发明专利， 第一发明人

  • 4. 一种基于跨模态增强表示学习的蛋白质相互作用预测方法（CN119626312B）， 2025-04-25， 发明专利， 第一发明人

  • 5. 一种基于双重协同机制的蛋白质相互作用预测方法（CN118609643B）， 2025-05-16， 发明专利， 第一发明人