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人员

  • 原致远(青年副研究员)
  • 研究方向:生物信息学、概率图模型、空间组学
  • 电子邮箱: zhiyuan@fudan.edu.cn
  • 个人网站:
  • 简要介绍:2022年6月于清华大学获博士学位,师从张奇伟教授。2022年9月加入复旦大学类脑院,担任青年副研究员。自2017年以来,主要研究方向为空间多组学计算方法的开发及在大脑和疾病中的应用。专注“计算空间组学“这一方向,以第一作者开发多个计算生物学方法,并应用于生物学和临床问题。包括:建立首个单细胞分辨率空间代谢组学微环境分析方法,并发现与肝纤维化相关的代谢微环境(Nature Methods, 2021);提出空间组学微环境建模的最优传输理论,并识别三阴性乳腺癌亚型的微环境驱动因素(Nature Communications, 2022);建立空间多组学大数据平台和可视化方法,并识别被先前分析忽略的重要脑区结构(Nature Methods, 2023)。研究成果入选Nature Methods亮点文章并专题评论。受上海市扬帆计划(2023)、上海市晨光计划(2023)等人才项目资助。获中国生物信息学十大进展(2021)、周传奖(2023)、世界人工智能大会青年优秀论文奖(2023)等奖项。
  • 代表成果:

    [1]Zhiyuan Yuan,Wentao Pan, et al.SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data.Nature Methods,2023.(一作兼通讯,NatureMethods亮点文章)

    [2]Zhiyuan Yuan,Yisi Li, et al. SOTIP is a versatile method for micro-environment modeling with spatial omics data.Nature Communications, 2022.(一作兼通讯)

    [3]Zhiyuan Yuan,Qiming Zhou, et al. SEAM is a spatial single nuclear metabolomics method for dissecting tissue microenvironment.Nature Methods, 2021.(一作,Nature Methods专评,2021年中国生物信息学十大进展)

    [4]Zhiyuan Yuan,Jianhua Yao.Harnessing Computational Spatial Omics to Explore the Spatial Biology Intricacies.Seminars in Cancer Biology, 2023.(一作兼通讯)

    [5] Rongbo Shen, …,Zhiyuan Yuan,et al. Spatial-ID: a cell typing method for spatially resolved transcriptomics via transfer learning and spatial embedding.Nature Communications,2022.


    学术服务:

    独立担任Nature Methods、Nature Metabolism、Cell Systems、Nature Communications、Cell Reports、Genome Biology等期刊审稿人。