個人簡介

研究偏向：智能醫學分析，智能醫學數據處理，機器學習在生物，醫學，质料等偏向的應用。

教育及事情經曆：

2024年1月至今 深圳技術大學 助理教授

2021年12月-2023年12月  中國科學院深圳技術研究院 博士後研究員

2018年9月-2021年9月  東京大學 科學博士

2015年9月-2016年8月  加州大學戴維斯分校 訪問學者

2010年9月-2017年6月  山東大學 工學學士/碩士

研究结果及榮譽：

主要研究機器學習算法在生物，醫學，质料等偏向的應用。具體的研究偏向包罗小分子數據的整合處理，分子性質預測，新型分子生成模型等。已發表SCI論文多篇，其中以第一作者或配合第一作者發表5篇，參編專利兩項，英文專著一部。

代表性論文：

1.Li, H., Sun, X., Cui, W, Xu, M., Dong, J., Ekundayo, B., Ni, D., Rao, Z., Guo, L., Stahlberg , H., Yuan, S., Vogel, H. (Accepted in Sep. 2023). Computational drug development for membrane protein targets. Nature biotechnology.

2.Sun, X., Tamura, R., Sumita, M., Mori, K., Terayama, K., & Tsuda, K. (2021). Integrating Incompatible Assay Data Sets with Deep Preference Learning. ACS Medicinal Chemistry Letters.

3.Sun, X., Hou, Z., Sumita, M., Ishihara, S., Tamura, R., & Tsuda, K. (2020). Data integration for accelerated materials design via preference learning. New Journal of Physics, 22(5), 055001.

4.Wang, S., Sun, X., Cui, W., & Yuan, S. (2022). MM/PB (GB) SA benchmarks on soluble proteins and membrane proteins. Frontiers in Pharmacology, 13.

5.Yuan, W., Fulgar, C. C., Sun, X., Vogel, C. F., Wu, C. W., Zhang, Q., ... & Pinkerton, K. E. (2020). In vivo and in vitro inflammatory responses to fine particulate matter (PM2. 5) from China and California. Toxicology letters.

6.Sun, X., Wei, H., Young, D. E., Bein, K. J., Smiley-Jewell, S. M., Zhang, Q., ... & Pinkerton, K. E. (2017). Differential pulmonary effects of wintertime California and China particulate. Toxicology letters.

聯系方式：sunxiaolin@ffjwd.com