基本信息
电子邮箱：guanxq@shutcm.edu.cn
通讯地址：上海市浦东新区蔡伦路1200号
研究方向：人工智能、计算生物学、药物设计
个人简介
长期致力于发展人工智能/计算生物学与药物设计融合的交叉研究范式，针对计算机辅助药物设计/中药研发中存在的问题，引入人工智能、化学信息学、生物信息学、生物物理等多学科的最新技术，并通过与实验迭代，开发高精度的药物设计方法。近5年来，共参与发表SCI论文30余篇，其中以第一作者或通讯作者（含共同）在J. Chem. Theory Comput，J Chem Inf Model，Chem. Res. Toxicol，Eur. J. Med. Chem，Food Funct等计算化学和药学/食品学/毒理学等国际权威学术刊物发布SCI 论文10余篇，参编RSC英文专著一部，教材一部，专利一项。主持或参与国家自然科学基金青年项目和面上项目、国家重点研发计划、上海市卫健委专项、上海市超级博士后激励计划、中国博士后科学基金等多个项目。应邀担任Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences期刊的青年编委，担任上海计算机协会生物信息分会和中国民族医药学会大数据与人工智能分会的理事，担任多个国际学术刊物的审稿人。
非常欢迎热爱人工智能药物设计、有志于人工智能药物研发的研究生和本科生加入团队！
招生专业
| 院系名称 | 专业大类 | 一级学科 | 专业代码/专业名称 | 学位类型 | 招生类型 |
| 交叉科学研究院 | 医学 | 中药学 | 100800/中药学 | 学术学位 | 硕士 |
| 交叉科学研究院 | 医学 | 中药学 | 105600/中药学 | 专业学位 | 硕士 |
教育及任职经历
2008.9-2012.6 厦门大学 海洋与地球学院 海洋生物学 学士
2012.9-2014.6 上海交通大学 生命科学与技术学院 分子生物学与生物化学 硕士（硕博连读）
2014.6-2019.6 上海交通大学 生命科学与技术学院&自然科学研究院 生物信息与生物统计学 博士（硕博连读）
2019.6-2021.12 上海中医药大学 交叉科学研究院 助理研究员/博士后
2022.1-至今 上海中医药大学 交叉科学研究院 副研究员
研究方向
1. 基于人工智能/物理模型的药物设计方法研究
2. 基于人工智能的复杂生物分子网络建模
3. 基于分子模拟的靶标-配体作用机制研究
近五年以第一负责人承担的科研课题与经费
序号 | 课题类型 | 项目时间 | 项目经费 （万元） | 备注 |
1 | 国家自然科学基金青年项目 | 2021.1-2023.12 | 24 | 主持 |
| 2 | 中国博士后科学基金面上资助 | 2019.9-2021.6 | 8 | 主持 |
| 3 | 上海市超级博士后激励计划 | 2019.6-2021.6 | 30 | 主持 |
代表性文章
(1) Wang Rui-Xuan, Liu Zhi-Kang, Gong Jia-Hao, Zhou Qing-Ping*, Guan Xiao-Qing*, Ge Guang-Bo*. An uncertainty-guided deep learning method facilitates rapid screening of CYP3A4 inhibitors[J]. Journal of Chemical Information and Modeling, 2023, 63(24), 7699-7710.
(2) Wu Wen-Xuan, Qian Jia-Yu, Liang Chang-Jie, Yang Jing-Ya, Ge Guang-Bo, Zhou Qing-Ping*, Guan Xiao-Qing*. GeoDILI: A Robust and Interpretable Model for Drug-Induced Liver Injury Prediction using Graph Neural Network-based Molecular Geometric Representation[J]. Chemical Research in Toxicology, 2023, 36(11), 1717-1730.
(3) Guan Xiao-Qing, Wei Dong-Qing*, Hu Dan*. Free Energy Calculations on the Water-Chain-Assisted and the Dehydration Mechanisms of Transmembrane Ion Permeation[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2020, 16, 1, 700-710.
(4) Guan Xiao-Qing, Wei Dong-Qing, Hu Dan*. Free Energy Calculation of Transmembrane Ion Permeation: Sample with a Single Reaction Coordinate and Analysis along Transition Path[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2019, 15, 1216-1225.
(5) Zhang Jing, …, Guan Xiao-Qing*, Zou Li-Wei*, Bao Xiao-Ze*. Design, Synthesis, and Structure-Activity Relationship Study of Pyrazolones as Potent Inhibitors of Pancreatic Lipase [J]. ChemMedChem, 2021, 16:1600-1604.
(6) Huo Peng-Chao#, Guan Xiao-Qing#, …, Zhang Nan*, Liu Zhi-Guo*, Ge Guang-Bo*. Design, synthesis and biological evaluation of indanone-chalcone hybrids as potent and selective hCES2A inhibitors [J]. European Journal of Medicinal Chemistry, 2021, 209:112856.
(7) Hou Xu-Dong#, Guan Xiao-Qing#, …, Yang Ling, Ge Guang-Bo*, Hou Jie*. Inhibition of pancreatic lipase by the constituents in St. John's Wort: In vitro and in silico investigations[J]. International Journal of Biological Macromolecules, 2020, 145: 620-633.
(8) Wang Lu#, Guan Xiao-Qing#, …, Tang Hui*, Ge Guang-Bo*. Pentacyclic triterpenoid acids in Styrax as potent and highly specific inhibitors against human carboxylesterase 1A [J]. Food & Function, 2020, 11:8680.
(9) Song Yun-Qing#, Guan Xiao-Qing#, Weng Zi-Miao#, …, Hou Jie*, Ge Guang-Bo*. Discovery of hCES2A inhibitors from Glycyrrhizae Inflatae via combination of docking-based virtual screening and florescence-based inhibition assays [J]. Food & Function, 2021,12, 162-176.
(10) He Rong-Jing, Tian Zhen-Hao, Huang Jian, …, Guan Xiao-Qing, …, Yang Hui*, Ge Guang-Bo*. Rationally Engineered CYP3A4 Fluorogenic Substrates for Functional Imaging Analysis and Drug–Drug Interaction Studies. Journal of Medicinal Chemistry, 2023, 66(10), 6743-6755.
(11) Wu Jing-Jing, Guan Xiao-Qing,…, Ge Guang-Bo*. Molecular probes for human cytochrome P450 enzymes: Recent progress and future perspectives [J]. Coordination Chemistry Reviews, 2020, 427:15.
培养研究生情况
Ø 王锐轩（与葛广波研究员联合指导）
毕业论文：基于深度神经网络的CYP3A4 抑制剂预测模型的构建及其应用，毕业去向：上海交通大学读博。获校级优秀毕业生，作为毕业生代表在毕业典礼上发言。
Ø 吴文轩
毕业论文：基于深度学习的药物肝毒性预测模型构建及其在中药肝毒性成分挖掘中的应用，毕业去向：企业。