海南医科大学 · 智能医学与技术学院 · Li lab

AI药物发现、单细胞多组学和数字病理团队

本研究团队长期致力于人工智能在生物医学大数据领域的研究，围绕 AI 药物发现、单细胞多组学和数字病理开展方法创新、资源建设与临床转化探索。

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5教师

1博士研究生

11硕士研究生

60+SCI论文

Laboratory Introduction

AI药物发现、单细胞多组学和数字病理团队

本研究团队现有教师5人，其中教授2人、博士4人，现有博士研究生1人、硕士研究生11人，长期致力于人工智能在生物医学大数据领域的研究。

团队主持国家自然科学基金2项、省自然科学基金6项，发表SCI论文60余篇，围绕 AI 药物发现、单细胞多组学和数字病理开展方法创新、资源建设与临床转化探索。

研究定位生物医学大数据与智能医学交叉

方法重点AI建模、统计学习、多组学整合与图像分析

转化目标服务药物发现、免疫治疗、数字病理与临床转化

Research Areas

面向药物发现、组学解析与数字病理的智能计算研究

LiJin Lab 关注 AI 药物发现、单细胞多组学和数字病理的交叉研究，强调方法创新、数据整合与医学转化价值。

AI药物发现

针对药物异质性与药物互作等临床药物治疗挑战，结合药物组学、转录组、蛋白质等组学数据，开展药物响应预测、多组学整合驱动的异质性机制解析、药物互作系统建模与风险预警、人工智能辅助个体化预测和药物重定位研究。

药物响应预测与个体化用药建模
药物互作建模与风险预警
药物重定位与组合治疗预测

单细胞多组学

基于单细胞转录组学、免疫组库测序、染色质可及性测序等多维度数据，在单细胞分辨率下解析肿瘤免疫微环境中的细胞组成、功能状态、受体多样性、细胞间互作及空间分布规律。

肿瘤免疫微环境精细图谱绘制
细胞异质性、功能状态与互作解析
免疫治疗生物标志物与联合策略探索

数字病理

通过全玻片数字图像、人工智能、大数据和云计算等技术，开展 AI 驱动的病理图像智能分析、多模态数据融合与生物标志物发现、临床转化与智慧医疗应用研究。

全玻片图像智能分析
病理图像-组学多模态融合
临床转化与智慧医疗应用

People

团队成员

按 PI、博士研究生、研三、研二、研一筛选团队成员。教师信息已先行整理，研究生名单可继续补充。

4成员条目

PI邮箱

李晋

博士，教授，博士生导师，海南省拔尖人才

海南医科大学智能医学与技术学院（大数据研究中心）副院长，曾留学美国印第安纳大学和俄亥俄州立大学。长期从事人工智能和生物信息学教学与科研，研究方向包括机器学习、人工智能及其在药物基因组学、药物信息学和癌症系统生物学中的应用。

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PI主页

王丽美

博士，教授，海南省E类人才

曾留学美国印第安纳大学和俄亥俄州立大学，从事医学大数据生物信息学相关研究，主要研究方向为癌症系统生物学和药物组学信息学。以第一作者或通讯作者身份发表SCI论文20余篇，主持2项海南省自然科学基金。

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PI主页

韩惠蕊

博士，讲师

现任智能医学与技术学院讲师，主要研究方向为智能医学，包括医学人工智能与深度学习、临床医学数据挖掘、病理图像智能识别等。主持海南省自然科学基金1项，发表SCI论文十余篇，指导本科生科研竞赛获省级以上奖励多项。

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PI主页

郭胜男

教师，肿瘤生物学与生物医学大数据方向

聚焦肿瘤生物学与生物医学大数据分析研究，主要围绕肿瘤微环境细胞互作机制、空间异质性演化规律及免疫治疗应答与耐药调控网络开展研究。

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Publications

论文成果

以下为团队代表性论著列表。网页中保留共同第一作者（#）和通讯作者（*）标记，点击题名可跳转至期刊或 DOI 页面。

共 16 篇论文按关键词和年份实时筛选

2025

MK-NMF: a novel multiple kernel-based non-negative matrix factorization model to mine synergistic drug combinations in cell lines.

Li T#, Han H#, Chen J, Feng D, Chen Z, Wang X, Liu X, Zhang R, Wang Q, Li X, Li B*, Wang L*, Li J*.

Current Bioinformatics. 2025.

论文AI药物发现医学AI代表性

2025

HCDT 2.0: A Highly Confident Drug-Target Database for Experimentally Validated Genes, RNAs, and Pathways.

Liu X#, Feng D#, Chen J, Li T, Wang X, Zhang R, Chen J, Cai X, Han H, Yu L, Li X, Li B, Wang L*, Li J*.

Scientific Data. 2025 Apr 25;12(1):695.

论文AI药物发现生物信息学代表性

DOI

2025

Prediction of cancer cell line-specific synergistic drug combinations based on multi-omics data.

Chen J, Han H, Li L, Chen Z, Liu X, Li T, Wang X, Wang Q, Zhang R, Feng D, Yu L, Li X, Wang L, Li B*, Li J*.

PeerJ. 2025 Feb 25;13:e19078.

论文AI药物发现单细胞多组学代表性

DOI

2025

Enhancer RNA in cancer: identification, expression, resources, relationship with immunity, drugs, and prognosis.

Zhang R, Chen Z, Li T, Feng D, Liu X, Wang X, Han H, Yu L, Li X, Li B*, Wang L*, Li J*.

Briefings in Functional Genomics. 2025 Jan 15;24:elaf007.

论文生物信息学系统生物学代表性

DOI

2024

Paired single-B-cell transcriptomics and receptor sequencing reveal activation states and clonal signatures that characterize B cells in acute myeloid leukemia.

Guo S, Mohan GS, Wang B, Li T, Daver N, Zhao Y, Reville PK, Hao D, Abbas HA.

Journal for ImmunoTherapy of Cancer. 2024 Feb 28.

论文单细胞多组学

2024

Integrated single-cell transcriptome and TCR profiles reveal interferon signaling convergence associated with immunotherapy response in Hepatocellular Carcinoma.

Li T#, Guo S#, Xu C#, Zhang M, Lyu C, Xu H, Hou Z, Zhang M, Li X, Ren J, Liu C, Kong D, Hao D, Wang G.

Journal for ImmunoTherapy of Cancer. 2024 Nov 24.

论文单细胞多组学系统生物学

2022

Prognostic Implications and Immune Infiltration Characteristics of Chromosomal Instability-Related Dysregulated CeRNA in Lung Adenocarcinoma.

Guo S#, Li T#, Xu D#, Xu J, Wang H, Li J, Bi X, Cao M, Xu Z, Xia Q, Cui Y, Li K.

Frontiers in Molecular Biosciences. 2022 Mar 28.

论文生物信息学系统生物学

2022

HCDT: an integrated highly confident drug-target resource.

Chen J, Chen Z, Chen R, Feng D, Li T, Han H, Bi X, Wang Z, Li K, Li Y, Li X, Wang L*, Li J*.

Database (Oxford). 2022 Nov 24;2022:baac101.

论文AI药物发现生物信息学

DOI

2021

DysPIA: A Novel Dysregulated Pathway Identification Analysis Method.

Wang L, Xie W, Li K, Wang Z, Li X, Feng W*, Li J*.

Frontiers in Genetics. 2021 Jul 5;12:647653.

论文生物信息学系统生物学

DOI

2020

Essentiality and Transcriptome-Enriched Pathway Scores Predict Drug-Combination Synergy.

Li J, Huo Y, Wu X, Liu E, Zeng Z, Tian Z, Fan K, Stover D, Cheng L, Li L*.

Biology (Basel). 2020 Sep 7;9(9):278.

论文AI药物发现系统生物学

DOI

2019

Identification of Alternatively-Activated Pathways between Primary Breast Cancer and Liver Metastatic Cancer Using Microarray Data.

Wang L#, Li J#, Liu E, Kinnebrew G, Zhang X, Stover D, Huo Y, Zeng Z, Jiang W, Cheng L, Feng W*, Li L*.

Genes (Basel). 2019 Sep 25;10(10):753.

论文生物信息学系统生物学

DOI

2016

eSNPO: An eQTL-based SNP Ontology and SNP functional enrichment analysis platform.

Li J, Wang L, Jiang T, Wang J, Li X, Liu X, Wang C, Teng Z, Zhang R, Lv H, Guo M.

Scientific Reports. 2016 Jul 29;6:30595.

论文生物信息学系统生物学

DOI

2015

A gene-based information gain method for detecting gene-gene interactions in case-control studies.

Li J, Huang D, Guo M, Liu X, Wang C, Teng Z, Zhang R, Jiang Y, Lv H, Wang L.

European Journal of Human Genetics. 2015 Nov;23(11):1566-72.

论文生物信息学系统生物学

DOI

2025

Prediction of Moderate-to-Severe Sepsis-Associated Acute Kidney Injury Using a Dual-Timepoint Machine Learning Model: Development, Multiregional Validation, and Clinical Deployment Study.

Ge X, Chen W, Shi J, Zhang J, Tai H, Zhang Y, Wang B, Liu W, Chen S, Han H*.

Journal of Medical Internet Research. 2025 Sep 30;27:e73840.

论文医学AI

DOI

2024

RNA-RBP interactions recognition using multi-label learning and feature attention allocation.

Han H, Talpur B A, Liu W, et al.

Journal of Cloud Computing. 2024;13(1).

论文医学AI生物信息学

DOI

2018

A Clinical Decision Support Framework for Heterogeneous Data Sources.

Huang M, Han H, Li L, et al.

IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2018.

论文医学AI

DOI

News

团队日常

这里用于记录课题组毕业季、组会、团建、竞赛、学术会议和日常瞬间。后续新增照片时，可以继续按年份和主题扩展成照片故事墙。

2026

2026届毕业合影

毕业季的团队合影，记录课题组共同成长、并肩前行的时刻。

2025

2025届毕业合影

近年毕业合影，保留属于课题组的阶段性记忆。

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欢迎报考、交流与合作

本团队招收生物学（生物物理学）博士研究生，智能科学与技术（学硕）和电子信息（专硕）硕士研究生，欢迎报考、交流与合作。

地址海南省海口市龙华区椰海大道234号海南医科大学润深楼408-2

单位海南医科大学（海南省医学科学院）智能医学与技术学院

邮箱lijin@muhn.edu.cn

AI药物发现、单细胞多组学和数字病理团队

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