个人简介

丁邵珍，博士，讲师，主要从事人工智能辅助合成生物学研究。主持湖北省自然科学基金面上项目 1 项、横向课题 1 项，以第一 / 通讯作者发表 SCI 论文 5 篇。长期面向生物制造行业开展技术攻关、成果转化与科技服务，推动计算生物技术产业化落地。承担生物信息相关课程教学，将前沿科研融入课堂，指导学生开展科研创新实践。

教育经历

2018.09至2021.06，中科院上海营养与健康研究所，博士，计算生物学

2014.09至2016.06，武汉大学，硕士，制药工程

2010.09至2014.06，河南中医药大学，本科，制药工程

工作 / 访学经历

2023.09至今，武汉轻工大学，生命科学与技术学院，讲师

2021.07至2023.09，武汉智化科技有限公司，化学信息学高级算法工程师

2017.09至2018.08，中科院上海营养与健康研究所，科研助理

2016.07至2017.08，中科院天津工业生物技术研究所，科研助理

主要研究方向

1.多模态生物合成大数据挖掘；

2. AI 驱动的生物合成途径智能设计方法研究；

3.基于AI+大数据的酶功能预测与设计优化方法研究；

4.基于大语言模型研发多个垂直领域的智能助手

主持代表性科研项目

1. 基于 AI+反应规则的天然产物化学-酶法合成途径设计方法研究，湖北省自然科学基金面上项目；2026.3-2028.3，10万，主持，在研；

2. 构建经验策略驱动型天然产物生物合成途径设计工具，科研启动经费，2023-10至2026-09，6万，主持，在研。

3：国家重点研发计划项目，2017YFC1601702，食品风险组分毒理学通路鉴别确证技术研究，2018/01-2021/12, 70万，子课题负责人，结题。

4. 国家自然科学基金面上项目，农杆菌CHJ606降解塑料抗氧化剂2,4-二叔丁基苯酚的途径及分子机制研究，2025/01/01-2028/12/31，参与；在研；

5：国家重点研发计划项目，2019YFA0904301，高质量工业微生物全基因组代谢网络模型库构建新方法，2020.1-2024.12，2216万，参与，结题。

代表性学术论文

1. Ding S, Tian Y, Liu D, et al. RxnCluster: A Web-Based Tool for Exploring Reaction Clusters Leading to Target Molecules by Digitalizing Typical Biosynthetic Patterns[J]. ACS Synthetic Biology, 2025, 14(8): 3154-3162.

2. Ding S, Liu D, Tian Y, et al. From reactants to products: computational methods for biosynthetic pathway design[J]. Synthetic and Systems Biotechnology, 2025.

3. Ding S, Tian Y, Cai P, et al. novoPathFinder: a webserver of designing novel-pathway with integrating GEM-model[J]. Nucleic acids research, 2020, 48(W1): W477-W487.

4. Ding S, Jiang, et al. Application of artificial intelligence and big data technology in synthesis planning. SCIENTIA SINICE Chimica.2023.53.66-78.

5. Ding S, Cai P, Yuan L, et al. CF-targeter: a rational biological cell factory targeting platform for biosynthetic target chemicals[J]. ACS Synthetic Biology, 2019, 8(10): 2280-2286.

6. Ding S, Liao X, Tu W, et al. EcoSynther: a customized platform to explore the biosynthetic potential in E. coli[J]. ACS chemical biology, 2017, 12(11): 2823-2829.

7. Tu W^#, Ding S^#, Wu L, et al. SynBioEcoli: a comprehensive metabolism network of engineered E. coli in three dimensional visualization[J]. Quantitative Biology, 2017, 5(1): 99-104.

指导学生项目及获奖

2025年指导本科生参与湖北省大学生生物实验技能竞赛获省二等奖；