| 评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | 转录组异构生物数据的智能融合与解析理论研究 |
| 提名单位： | 中共陕西省委军民融合发展委员会办公室 |
| 提名等级： | 一等奖 |
| 提名单位意见： | 该项目面向人民生命健康和人工智能国家重大战略需求，聚焦转录组数据智能融合与解析，着力攻克异构生物数据跨模态融合建模、一致化表征和生物分子活动智能解析等核心挑战，在异构生物数据智能融合与解析方面取得系统性、原创性成果。项目提出面向大规模转录组生物数据的新型融合表示理论，建立贯通药物作用机制、疾病发生机制与RNA调控机理三个层次的“异构表征—深度融合—关联解析”完整计算体系：在药物作用机制层面，创立基于知识图谱嵌入与胶囊网络的多标签关联预测模型和首个基于图卷积网络的miRNA—耐药关联推断方法，为联合用药安全计算与肿瘤耐药阐释提供量化工具；在疾病发生机制层面，建立多源相似性深度融合与自然语言处理序列建模的表征学习理论，实现逾800种人类复杂疾病RNA标志物的高可信识别，预测结果获实验文献验证；在RNA调控机理层面，首创基于表达谱协同模式的二部图计算模型，成为国际上首个面向大规模lncRNA—miRNA互作谱预测的计算技术，为ceRNA调控网络构建提供全新计算视角。研究成果对推动新药研发、发现疾病生物标志物、阐明复杂疾病致病机理具有重要学术价值和理论意义。相关成果得到国内外学者广泛引用和积极评价，推动计算生物学与人工智能交叉融合发展。
成果材料齐全、规范，无知识产权纠纷，人员排序无争议，符合陕西省自然科学奖提名条件。特提名为陕西省自然科学奖一等奖。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：尤著宏
排名：1
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：作为项目的总负责人，提出了“转录组异构生物数据智能融合与解析”的总体研究思路和理论框架。主导了核心算法的设计，是代表性论文[1]、[2]、[3]、[4]、[5]的通讯作者，对论文的学术思想、关键技术和结论起了决定性作用。全面负责项目的规划、组织和协调。
- 姓名：黄裕安
排名：2
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西北工业大学
完成项目时所在单位：西北工业大学
对本项目主要学术贡献：作为项目核心算法的共同设计者和主要发展者，主要负责基于网络拓扑和路径推理的模型构建，是代表性论文[2]、[5]的第一作者及代表性论文[3]的主要作者。为项目在多模态特征融合方向做出了关键性贡献。参与了项目的总体设计讨论。
- 姓名：王磊
排名：3
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：中国矿业大学
完成项目时所在单位：中国矿业大学
对本项目主要学术贡献：作为项目中深度学习模型构建与实验验证的主要完成人，主要负责深度表征学习模型的实现、优化和大量计算实验。是代表性论文[3]、[4]的第一作者，及代表性论文[1]的主要作者。同时参与了部分算法实现和实验分析工作，为项目提供了坚实的数据处理和计算支撑。
- 姓名：胡鹏伟
排名：4
行政职务：无
技术职称：研究员
工作单位：中国科学院新疆理化技术研究所
完成项目时所在单位：中国科学院新疆理化技术研究所
对本项目主要学术贡献：作为项目中多模态学习理论和应用拓展的主要完成人，主要负责多模态特征融合的统一深度学习架构的构建、优化和验证。是代表性论文[2]的主要作者，在生物分子关系预测的通用学习框架构建中发挥了关键作用。
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| 主要完成单位： | - 单位名称：西北工业大学
单位贡献：西北工业大学作为本项目的牵头组织和主要实施单位，全面负责项目的规划、管理和资源协调。学校将人工智能与生物信息交叉研究列为重点发展方向，为本项目的顺利实施提供了坚实的政策支持和资源保障。
- 单位名称：中国矿业大学
单位贡献：中国矿业大学作为本项目的重要参与单位和成果应用验证基地，在生物医学数据的精准标注、算法模型的生物学验证以及推动成果向临床转化方面发挥了不可或缺的关键作用。
- 单位名称：中国科学院新疆理化技术研究所
单位贡献：中国科学院新疆理化技术研究所是本项目重要协同攻关和技术支撑单位，在关键理论验证、核心算法研发方面做出重要贡献，对项目提出的算法预测结果进行了多轮实验验证，将计算预测与生物学功能相结合，显著提升了项目成果的可靠性和科学价值。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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