江明建

江明建

最高学历：博士研究生

从事专业：计算机科学与技术

电子信箱：jiangmingjianwork@163.com

工作单位：bevictor1946韦德官网（bevictor1946韦德官网筹）

通信地址：bevictor1946韦德官网信控楼204

一、个人简介

1991年生，讲师，硕士生导师。2021年毕业于中国海洋大学计算机应用技术专业，获工学博士学位。主要研究方向为人工智能、生物信息学和智能药物设计，研究内容为采用神经网络模型进行生物信息学的研究，包括蛋白质结合位点预测、小分子-蛋白质相互作用预测以及蛋白质-蛋白质相互作用预测等。共发表相关SCI文章20余篇，谷歌学术累计他引1300余次，申请专利3项。主持国家自然科学基金1项、山东省自然科学基金1项，参与国家自然科学基金1项，山东省自然科学基金面上项目2项、山东省青创团队1项，获山东计算机学会科学技术奖二等奖1项。目前组内深度学习平台拥有包括5090GPU一块、4090GPU两块、3090GPU一块、A2000GPU一块，用于员工的科研学习。

二、工作履历

2010.09-2014.06青岛大学本科计算机科学与技术；

2014.09-2021.01中国海洋大学硕博连读计算机应用技术；

2021.02至今，bevictor1946韦德官网（筹），教师。

三、科研情况

科研项目

[1]基于序列多层次关联感知的蛋白质-小分子结合构象智能预测研究（62541067），国家自然科学基金专项项目，主持，在研，12万元，2026.01.01-2026.12.31.

[2]基于序列的蛋白质-小分子结合活性智能预测研究（ZR202111170176），山东省自然科学基金青年项目，主持，结题，15万元，2023.01.01-2025.12.31.

[3]面向癌症患者分层的抗癌药物反应可信预测方法研究（62572263），国家自然科学基金面上项目，参与，在研，51万元，2026.1.1-2029.12.31.

[4]基于知识引导的癌症亚型药物推荐方法研究（ZR2023MF053），山东省自然科学基金面上项目，参与，在研，10万元，2024.1.1-2026.12.31.

[5]基于数据隐私保护的智能药物研发平台（2023KJ070），山东省高等公司“青创团队计划”，2023.

科研论文

[1] Shunpeng Pang,Mingjian Jiang*, Shugang Zhang, Shuang Wang, Zhen Li, Jing Sun, Yuanyuan Zhang and Li Guo. Dual-Protein Embedding-based Graph Model with Dynamic Attention for Interaction Prediction. Briefings in Bioinformatics, 26(5), bbaf517, 2025.

[2] Teng Ma,Mingjian Jiang*, Shunpeng Pang, Zhi Zhang, Huaibin Hang, Wei Zhou, Yuanyuan Zhang. (2025). SeqMG-RPI: A Sequence-Based Framework Integrating Multi-Scale RNA Features and Protein Graphs for RNA-Protein Interaction Prediction. Journal of Chemical Information and Modeling, 65(9), 4698-4713, 2025.

[3]Mingjian Jiang, Zhi Zhang, Teng Ma, Huaibin Hang, Yaping Fan, Shunpeng Pang, Wei Zhou and Yuanyuan Zhang. ProtGeoNet-Pocket: A Binding Site Prediction Approach Integrating Sequence, Geometry, and Graph Structure. Journal of Chemical Information and Modeling, 65(19), 10736-70753, 2025.

[4]Mingjian Jiang, Shuang Wang, Shugang Zhang, Wei Zhou, Yuanyuan Zhang and Zhen Li. Sequence-based drug-target affinity prediction using weighted graph neural networks. BMC Genomics, 23(1), 1–17, 2022.

[5]Mingjian Jiang, Zhen Li, Yujie Bian and Zhiqiang Wei. A novel protein descriptor for the prediction of drug binding sites. BMC Bioinformatics, 20(1), 1–13, 2019.

[6]Mingjian Jiang, Zhiqiang Wei, Shugang Zhang, Shuang Wang, Xiaofeng Wang and Zhen Li. Frsite: protein drug binding site prediction based on faster R–CNN. Journal of Molecular Graphics and Modelling, 93, 107454, 2019.

[7]Mingjian Jiang, Zhen Li, Shugang Zhang, Shuang Wang, Xiaofeng Wang, Qing Yuan and Zhiqiang Wei. Drug–target affinity prediction using graph neural network and contact maps. RSC Advances, 10(35), 20701–20712, 2020.

[8] Shuang Wang,Mingjian Jiang, Shugang Zhang, Xiaofeng Wang, Qing Yuan, Zhiqiang Wei, and Zhen Li. Mcn-cpi: Multiscale convolutional network for compound–protein interaction prediction. Biomolecules, 11(8), 1119, 2021.

[9] Shugang Zhang,Mingjian Jiang, Shuang Wang, Xiaofeng Wang, Zhiqiang Wei and Zhen Li. SAG-DTA: prediction of drug–target affinity using self-attention graph network. International Journal of Molecular Sciences, 22(16), 8993, 2021.

[10]Mingjian Jiang, Yunchang Shao, Yuanyuan Zhang, Wei Zhou and Shunpeng Pang. A deep learning method for drug-target affinity prediction based on sequence interaction information mining. PeerJ, 11, e16625, 2023.

[11] Zhen Li,Mingjian Jiang, Shuang Wang and Shugang Zhang. Deep learning methods for molecular representation and property prediction. Drug Discovery Today, 103373, 2022.

[12] Shuang Wang, Tao Song, Shugang Zhang,Mingjian Jiang, Zhiqiang Wei and Zhen Li. (2022). Molecular substructure tree generative model for de novo drug design. Briefings in bioinformatics, 23(2), bbab592.

[13] Xiaofeng Wang, Zhen Li,Mingjian Jiang, Shuang Wang, Shugang Zhang, and Zhiqiang Wei. (2019). Molecule property prediction based on spatial graph embedding. Journal of chemical information and modeling, 59(9), 3817-3828.

[14] Qing Yuan, Zhiqiang Wei, Xu Guan,Mingjian Jiang, Shuang Wang, Shugang Zhang, and Zhen Li. (2019). Toxicity prediction method based on multi-channel convolutional neural network. Molecules, 24(18), 3383.

[15] Zhen Li,Mingjian Jiang, Shuang Wang and Shugang Zhang. (2022). Deep learning methods for molecular representation and property prediction.Drug Discovery Today, 103373.

[16] Wenjian Ma, Shugang Zhang, Zhen Li,Mingjian Jiang, Shuang Wang, Weigang Lu, Xiangpeng Bi, Huasen Jiang, Henggui Zhang and Zhiqiang Wei. (2022). Enhancing protein function prediction performance by utilizing AlphaFold-predicted protein structures. Journal of Chemical Information and Modeling, 62(17), 4008-4017.

发明专利

[1]一种基于深度学习的蛋白质药物结合位点预测方法（ZL201910839108.2）.

[2]基于动态图注意力的蛋白质相互作用预测方法及系统（2025112739671）

四、教学情况

主授课程

（1）博士课程：人工智能前沿技术与应用

（2）硕士课程：人工智能前沿技术与应用

（3）本科课程：软件工程、软件项目管理、深度学习与神经网络

五、获奖情况

[1]基于大数据的智能药物分子发现与设计关键技术研究及应用（SDCF-KXJSJ-2025019），山东计算机学会科学技术奖一等奖（科技进步奖），参与，2025.09.

[2]面向生物医学实体关联预测的图学习理论与方法研究（SDCF-KXJSJ-2024011），山东计算机学会科学技术奖二等奖（自然科学奖），参与，2024.08.