卢红梅

女， 中南大学化学化工学院， 教授/研究员/教授级高工或同等级别

学习/工作经历

1994-1998 中南工业大学 学士
1998-2001 中南大学 硕士
2002-2006 中南大学 博士
2001-至今 中南大学化学化工学院 工作

研究领域和兴趣

化学计量学；化学信息学；复杂体系分析

主要业绩

二级教授，博士生导师，化学化工学院副院长，芙蓉学者特聘教授，国际学术期刊《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems》编委，中国化学会计算（机）化学专业委员会委员，湖南省化学化工学会常务理事，湖南省检验检测学会常务理事；中国生物检测监测产业技术创新战略联盟理事；国家化学实验示范中心主任，国家虚拟仿真项目负责人；湖南省青年骨干教师，湖南省第十届青年联合会委员，“宝钢优秀教师奖”、中南大学“育英人才计划”入选者和“陈新民青年教师奖”获得者。先后获湖南省自然科学奖二等奖、湖南省科技进步奖三等奖、中国石油和化工自动化行业科学技术奖三等奖、怀化市科技进步奖一等奖各1项，湖南省教学成果一等奖2项。在Anal Chem、Trend Anal Chem、Metabolomics、Bioinformatics、J Chromatogr A等国际学术刊物上发表论文160余篇。参与撰写英文专著3部。主持承担科研项目20余项，其中国家自然科学基金6项。受英国生物技术和生命科学研究委员会(BBSRC)及欧盟Erasmus Mundus计划的资助，于英国Manchester大学、西班牙Cadiz大学和Barcenola大学、葡萄牙Algarve大学、挪威Bergen大学进行访问与讲学。 近年作为大会秘书承办了国际学术会议“6th International Conference On Separation Science and Technology”和“Chemometrics in Analytical Chemistry，2015”。 多次参加各种国际国内学术会议，并做邀请报告。

代表成果

1. Ji H, Xu Y, Lu H, Zhang Z: Deep MS/MS-Aided Structural-Similarity Scoring for Unknown Metabolite Identification. Analytical Chemistry 2019, 91(9):5629-5637.
2. Ji H, Deng H, Lu H, Zhang Z: Predicting Molecular Fingerprint from an Electron Ionization Mass Spectrum with Deep Neural Networks. Analytical Chemistry 2020, 92(13):8649-8653.
3. Yang Q, Ji H, Lu H, Zhang Z: Prediction of Liquid Chromatographic Retention Time with Graph Neural Networks to Assist in Small Molecule Identification. Analytical Chemistry 2021, 93(4):2200-2206.
4. Ji H, Zeng F, Xu Y, Lu H, Zhang Z: KPIC2: An Effective Framework for Mass Spectrometry-Based Metabolomics Using Pure Ion Chromatograms. Analytical Chemistry 2017, 89(14):7631-7640.
5. Zhang H, Xu Z, Fan X, Wang Y, Yang Q, Sun J, Wen M, Kang X, Zhang Z, Lu H: Fusion of Quality Evaluation Metrics and Convolutional Neural Network Representations for ROI Filtering in LC–MS. Analytical Chemistry 2023, 95(2):612-620.
6. Wen M, Zhang Z, Niu S, Sha H, Yang R, Yun Y, Lu H: Deep-Learning-Based Drug–Target Interaction Prediction. Journal of Proteome Research 2017, 16(4):1401-1409.
7. Wen M, Cong P, Zhang Z, Lu H, Li T: DeepMirTar: a deep-learning approach for predicting human miRNA targets. Bioinformatics 2018, 34(22):3781-3787.
8. Sun J, Wen M, Wang H, Ruan Y, Yang Q, Kang X, Zhang H, Zhang Z, Lu H: Prediction of drug-likeness using graph convolutional attention network. Bioinformatics 2022.
9. 计算机软件著作权, 高分辨质谱数据挖掘软件(2017SR006216)
10. 计算机软件著作权, 贝叶经病害自动识别软件V1.0 (2021SR0694977)

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