1、个人基本信息：

姓    名： 高震

性    别：女

出生年月：1995.10

技术职称：讲师

毕业院校：安徽大学

学历（学位）：博士

邮件地址：

gaozhenchn@163.com

TEL：17853711618

研究方向：

生物信息学、人工智能

2、教育背景：

2001.9-2005.7

曲阜师范大学

工学学士

2006.9-2007.7

曲阜师范大学

工学硕士

2007.9-2012.12

安徽大学

工学博士

3、目前研究领域：

生物信息学、深度学习、智能信息处理

4、已完成或已在承担的主要课题：

在人工智能、生物信息学等领域进行了深入研究，近年来参与国家重点研发计划1项、国家自然科学基金项目1项。

（1） 国家重点研发计划，基于深度学习的合成生物系统预测模型研究(2020YFA0908704)，2020.11-2025.10，321万元，在研，参与。

（2） 国家自然科学基金重点项目，融合多尺度特征的基因调控元件智能设计方法研究(62433001)，2025.01-2029.12，234万元，在研，参与。

5、已出版的主要著作：

无

6、近年发表的主要学术论文：

[1] Gao Zhen, Su Yansen, Tang Jin, Jin Huaiwan, Ding Yun, Cao Rui-Fen, Wei Pi-Jing*, Zheng Chun-Hou*. AttentionGRN: a functional and directed graph transformer for gene regulatory network reconstruction from scRNA-seq data [J]. Briefings in Bioinformatics, 26(2): bbaf118, 2025.

[2] Gao Zhen, Su Yansen, Xia Junfeng, Cao Rui-Fen, Ding Yun, Zheng Chun-Hou*, Wei Pi-Jing*. DeepFGRN: inference of gene regulatory network with regulation type based on directed graph embedding [J]. Briefings in Bioinformatics, 25(3): bbae143, 2024.

[3] Gao Zhen, Tang Jin, Xia Junfeng, Zheng Chun-Hou*, Wei Pi-Jing*. CNNGRN: A Convolutional Neural Network-Based Method for Gene Regulatory Network Inference from Bulk Time-Series Expression Data [J]. IEEE/ACM Transactons on Computational Biology Bioinformatics, 20(5): 2853-2861, 2023.

[4] Gao Zhen, Wang Yu-Tian, Wu Qing-Wen, Li Lei, Ni Jian-Cheng*, Zheng Chun-Hou*. A new method based on matrix completion and non-negative matrix factorization for predicting disease-associated miRNAs [J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology, 9(2): 763-772, 2020.

[5] Gao Zhen, Wang Yu-Tian, Wu Qing-Wen, Ni Jian-Cheng*, Zheng Chun-Hou*. Graph regularized L2,1-nonnegative matrix factorization for miRNA-disease association prediction [J]. BMC bioinformatics, 21(1): 61, 2020.