李夢龍檢視原始碼討論檢視歷史
李夢龍，四川大學化學學院博士生指導教師。
個人簡歷
1978年-1990年 湖南大學分析化學專業分獲理學學士、碩士、博士學位（1985-1987年在湖南大學任教）
1990年-至今四川大學化學學院任教，現為四川大學教授，博士生指導教師。
研究方向
生物信息學：蛋白質分類與相互作用、藥物-蛋白質（基因）-疾病關聯算法研究，組學數據解析與調控網絡建模。 =
化學信息學：機器學習在化學、生物醫學數據中的應用，計算機輔助藥物設計，化學計量學算法及應用。
本課題組在數據挖掘方面積累了豐富的經驗，近幾年來我們開發了數個適用於不同分析任務的工具，如適用於多種機器學習方法並行又省時的工具，用於蛋白質相互作用預測的web-sever，關於藥物靶標相互作用關係預測算法的改進等，並構建了相應的模型與預測系統進行聚類分析，分類分析和關聯分析等任務。我們基於化學計量學方法研發出了炸藥數據庫及智能配方系統，受到好評。
我們採用機器學習和信號處理等方法對蛋白質結構和功能進行了深入研究。如蛋白質結構域、甲基化位點、磷酸化位點、蛋白 - 蛋白的結合親和力和單氨基酸多態性與疾病的關聯等。另一方面，我們將化學計量學方法應用於分子動力學模擬和光譜解析。此外研究還涉及到藥物不良反應的預測，疾病相關基因的識別，microRNA前體的識別，microRNA與mRNA相互作用。針對各種生物問題，我們在特徵的選取和利用以及模型的替代上積累了較豐富的經驗。採用蛋白質的序列信息實現了對蛋白質域和蛋白質甲基化位點的預測；利用相互作用信息（蛋白-蛋白相互作用面特徵，域-域相互作用，藥物-靶標相互作用）構建的預測模型均取得了較好的結果（「典型蛋白質結構功能信息的數字化表徵」, 2014年度教育部高等學校自然科學2等獎）。
在算法方面，本課題組不斷嘗試對各類算法的應用和改進。提出了基於特徵值轉換的數學方法用於藥物靶標的預測；用於藥物不良反應預測的新的統計算法；基於模擬退火優化的網絡社區劃分方法用於人類細胞信號網絡的研究和分析。
工作業績
教學方面：擔任教育部高校理科化學指導委員會委員、中國化學會化學教育委員會成員、計算機化學專業委員會委員，參與了由教指委承擔的《本科化學專業規範》和《本科化學教學質量評估》等項目，負責教育部、四川省教改項目4項。主編計算機輔助化學教材《Internet與化學信息導論》、《化學軟件及其應用》、《分析化學數據速查手冊》、《元素化學反應速查手冊》，及國家11.5規劃教材《化學信息學》；負責四川省精品課程《分析化學》的建設，獲省級教學成果獎2項，並獲得四川大學教學名師稱號。
科研方面：課題組通過多年研究和不斷創新，在化學計量學，化學和生物信息相關的算法和體系研究上取得了較好的成果。如生物分子的結構功能研究，生物組學分析領域積累了豐富的經驗；在臨床數據的診斷模型構建以及軟件平台建設方面積累了豐富的經驗。負責了多項國家自然科學基金項目（目前在研2項），在Nucleic Acids Research, SCI Rep, PROTEINS, 以及Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，PLoS系列，BMC 系列, 雜誌發表SCI論文200餘篇。[1]