曾远松-重庆大学大数据与软件学院

研究方向： 人工智能（图神经网络、大模型、多模态等）、大数据分析（单细胞多组

曾远松博士现任重庆大学大数据与软件学院弘深青年教师，2023年7月博士毕业于中山大学计算机科学与技术学院，师从杨跃东教授和卢宇彤教授。曾博长期专注于人工智能+单细胞和空间多组学数据分析领域，并在Nature Computational Science、Nature Communications、Communications biology、Bioinformatics等期刊上发表了二十余篇文章，其中第一/共同第一作者论文十余篇。他主持了国家自然科学基金青年项目、国家资助博士后研究人员计划项目、中国博士后面上项目和中央高校基本科研业务费“基础与前沿交叉专项”（青年项目）等项目。此外，他还获得了2024年度ACM SIGBIO China“优博奖”和2024年度川渝科技学术优秀论文二等奖。Google个人学术主页

正在招收对人工智能 或 AI4Science感兴趣的本科和硕士（2025年，可招收硕士生，有名额，欢迎联系交流）、访问学生（校内校外都可以，可以远程合作）。团队与国内外知名高校（哥本哈根大学、上海交通大学、中山大学、东南大学、南开大学、国防科技大学等）保持长期合作。欢迎对人工智能或者AI4Science感兴趣的学生加入我们的团队。我将根据成员的特色，结合学生自己的兴趣，因材施教，共同探索科研的无限可能。

空间多组学测序技术因其革命性潜力，连续入选《Nature Methods》（2020、2021）和《Nature》（2022）年度技术，并被世界经济论坛（WEF）评为“2023十大新兴技术”之一，有望在未来3-5年深刻影响医学与生命科学。我们团队致力于AI驱动的空间与单细胞多组学挖掘，融合大模型、多模态学习、图神经网络、Transformer、对比学习等前沿技术，深度解析病理图像、基因表达、空间位置、蛋白互作等多维数据，开发创新算法与工具，推动疾病机制解析、药物靶点发现、精准医疗及健康寿命延长。

在这里，您将与顶尖跨学科团队合作，探索生命科学的终极奥秘，并将科研成果转化为真实世界的健康突破。加入我们，共同致力于下一代生物医学的未来！

[2025/03] 一篇第一作者论文被顶级一区期刊接受，待在线发表（后续会更新）

[2025/01] 一篇第一作者论文被评为2024年度川渝科技学术优秀论文二等奖

[2024/11] 一篇第一作者论文被中科院一区期刊Applied Soft Computing journal接受

[2024/09] 一篇一作论文被中科院一区，Nature 旗下 communications biology期刊接受

[2023/10] 指导本科生成功申请【2024】第一届国家级（市级）大学生创新训练项目

[4] 2023年度国家资助博士后研究人员计划项目，2024.01-2025.12，主持

[3] 中国博士后科学基金（面上）项目，2025.01-2026.12，主持

[2] 中央高校基本科研业务费“基础与前沿交叉专项”（青年项目），2024.07-2026.06，主持

[1] 国家重点研发项目, 国家高性能计算环境领域应用平台及服务体系研究与构建, 2020.12-2023.11，参与

[4] 重庆大学，【2025】“大学生科研训练计划”（SRTP）项目，基于空间病理图片的细胞丰富度预测方法开发，立项，2024.11-2025.6，指导老师。

[3] 重庆大学，【2024】第一届国家级（市级）大学生创新训练项目，基于单细胞多组学的细胞类型识别智能算法开发，良好结题，2023.11-2024.11，指导老师。

[2] 【2023】指导的学生团队在DREAM Challenge（生物医药领域最具影响力的开放数据建模旗舰竞赛）举办的单细胞数据填补比赛中荣获第一名。

[1] 【2022】国家级大学生创新训练计划项目，基于参考数据集的单细胞组学大数据智能注释系统，2021.12-2022.11，优秀结题，共同指导。

[17] YUANSONG ZENG*, Yuanze Chen (硕士生), et al. SANNO: A Graph-Transformer Enhanced Optimal Transport Tool for Spatial Transcriptomic Annotation, 2025, 在投

[16] YongKang Zhao (本科生), Youyang Li (本科生), ..., YUANSONG ZENG*（通讯）. Accurately predicting cell type abundance from spatial histology image through HPCell, 2025, 在投

[15] YUANSONG ZENG, Jia.N. Chen, et al. Integrating Single-cell Multi-omics Data through Self-supervised Clustering [J]. Applied Soft Computing, 2025 （中科院、JCR一区）

[14] YUANSONG ZENG, Song Y, et al. Imputing spatial transcriptomics through gene network constructed from protein language model [J]. Communications biology, 2024 （中科院、JCR一区）

[13] Song, Y., Yuan, Q., Chen, S., YUANSONG ZENG, Zhao, H., & Yang, Y. (2024). Accurately predicting enzyme functions through geometric graph learning on ESMFold-predicted structures. Nature Communications, 15(1), 8180. （Nature 子刊）

[12] Lin Y, Pan Z, YUANSONG ZENG, et al. Detecting novel cell type in single-cell chromatin accessibility data via open-set domain adaptation [J]. Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(5)

[11] Mai Luo#, YUANSONG ZENG#, Jianing Chen, Ningyuan Shangguan, Wenhao Zhou, and Yuedong Yang*. Accurately Deciphering Novel Cell Type in Spatially Resolved Single-Cell Data through Optimal Transport. In 2024 The International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA)

[10] YUANSONG ZENG, Mai Luo, Ningyuan Shangguan, Peiyu Shi, Junxi Feng, Jin Xu, Ken Chen, Yutong Lu, Weijiang Yu, Yuedong Yang*. Deciphering cell types by integrating scATAC-seq data with genome sequences. Nature Computational Science （Nature 子刊）, 2024

[9] YUANSONG ZENG, Rui Yin, Mai Luo, Jianing Chen, Zixiang Pan, Yutong Lu, Weijiang Yu, Yuedong Yang*. Identifying Spatial Domain by Adapting Transcriptomics with Histology through Contrastive Learning. Briefings in Bioinformatics, 24(2): bbad048, 2023. （JCR一区）

[8] YUANSONG ZENG Zhuoyi Wei, Qianmu Yuan, Sheng Chen, Weijiang Yu, Yutong Lu, Jianzhao Gao, Yuedong Yang*. Identifying B-cell epitopes using AlphaFold2 predicted structures and pretrained language model. Bioinformatics, 39(4): btad187, 2023.（JCR一区）

[7] YUANSONG ZENG, Zhuoyi Wei, Zixiang Pan, Yutong Lu, Yuedong Yang*. A robust and scalable graph neural network for accurate single-cell classification. Briefings in Bioinformatics, 23(2): bbab570, 2022 （JCR一区）

[6] YUANSONG ZENG, Zhuoyi Wei, Weijiang Yu, Rui Yin, Yuchen Yuan, Bingling Li, Zhonghui Tang, Yutong Lu, Yuedong Yang*. Spatial transcriptomics prediction from histology jointly through Transformer and graph neural networks. Briefings in Bioinformatics, 23(5): bbac297, 2022 （JCR一区）

[5] YUANSONG ZENG, Zhuoyi Wei, Fengqi Zhong, Zixiang Pan, Yutong Lu, Yuedong Yang*. A parameter-free deep embedded clustering method for single-cell RNA-seq data. Briefings in Bioinformatics, 23(5): bbac172, 2022 （JCR一区）

[4] YUANSONG ZENG, Xiang Zhou, Jiahua Rao, Yutong Lu*, Yuedong Yang*. Accurately clustering single-cell RNA-seq data by capturing structural relations between cells through graph convolutional network. In 2020 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). South Korea, December 16-19, 2020: 519-522. (CCF B类会议）

[3] Xiang Zhou, Hua Chai, YUANSONG ZENG, Huiying Zhao, Yuedong Yang. scAdapt: virtual adversarial domain adaptation network for single cell RNA-seq data classification across platforms and species. Briefings in Bioinformatics, 22(6): bbab281, 2021. （JCR一区）

[2] Fengqi Zhong, YUANSONG ZENG, Yubao Liu, Yuedong Yang. SCdenoise: a reference-based scRNA-seq denoising method using semi-supervised learning. In 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). (CCF B类会议）

[1] Zixiang Pan, Yuefan Lin, Haokun Zhang, YUANSONG ZENG, Weijiang Yu, Yuedong Yang. A Meta-learning based Graph-Hierarchical Clustering Method for Single Cell RNA-Seq Data. In 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). (CCF B类会议）