个人简介
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教育背景
2020年-2023年，中山大学，计算机科学与技术，博士
2017年-2020年，中山大学，药学，硕士
2017年-2020年，南方医科大学，药学，学士
工作经历
2023年-至今，上海交通大学溥渊未来技术学院，长聘教轨助理教授
2023年-至今，麻省理工学院，访问学者
2020年-2023年，星药科技，副总裁
2019年-2020年，腾讯AI Lab，联合培养
研究领域
生成式人工智能
生物基座模型与多智能体系统
AI药物设计
AI合成生物学
所获荣誉
2024 亚洲青年科学家基金项目研究员
2024 福布斯亚洲30岁以下杰出人才榜（Forbes U30 Asia）
2024 中国人工智能学会（CAAI）优秀博士学位论文
2023 世界人工智能大会云帆奖
2023 吴瑞奖学金及吴瑞天使基金获得者
2022 百度奖学金
2021 世界人工智能大会青年优秀论文奖
学术兼职
CCF生物信息学“新未来”青年学者研讨会执行委员
上海生物信息学会青年委员会委员
人工智能顶会NeurIPS 2024领域主席（Area chair）
期刊审稿人: Nature Machine Intelligence, Nature Communications, Cell Genomics, Patterns, Bioinformatics, J. Chem. Inf. Model, J. Cheminformatics等
会议程序委员: ICLR 2022/2023/2024, NeurIPS 2023/2022/2021, ICML 2021/2022/2023/2024, KDD2024等
代表性论文（近3年的10篇）
Z. Wang, Y. Ji, J. Tian, S. Zheng*. Retrieval Augmented Diffusion Model for Structure-informed Antibody Design and Optimization. ICLR, 2025.
W. Lu, J. Zhang, W. Huang, Z. Zhang, X. Jia, Z. Wang, L. Shi, C. Li, P. Wolynes. S. Zheng*. DynamicBind: predicting ligand-specific protein-ligand complex structure with a deep equivariant generative model. Nature Communications. 2024.
C. Hua, B. Zhong, S. Luan, L. Hong, G. Wolf, D. Precup, S. Zheng*, Reactzyme: A Benchmark for Enzyme-Reaction Prediction. NeurIPS, 2024. (CCF-A)
J. Rao, J. Xie, Q. Yuan, D. Liu, Z. Wang, Y. Lu, S. Zheng*, Y. Yang*. A variational expectation-maximization framework for balanced multi-scale learning of protein and drug interactions. Nature Communications. 2024.
M. Li, X. Liu, H. Ji, S. Zheng*. Causal Subgraph Learning for Generalizable Inductive Relation Prediction. KDD. 2024 (CCF-A)
S. Zheng, Y. Tan, Z. Wang, C. Li, Z. Zhang, X. Sang, H. Chen, Y. Yang. Accelerated rational PROTAC design via deep learning and molecular simulations[J]. Nature Machine Intelligence. 2022.
S. Zheng, T. Zeng, C. Li, B. Chen, C. W. Coley, Y. Yang, R. Wu. Deep learning driven biosynthetic pathways navigation for natural products with BioNavi-NP[J]. Nature Communications. 2022.
S. Zheng, Y Li, S. Chen, J. Xu, Y. Yang. Predicting Drug Protein Interaction using Quasi-Visual Question Answering System[J]. Nature Machine Intelligence. 2020.
W. Lu, Q. Wu, J. Zhang, J. Rao, C. Li, S. Zheng*. TANKBind: Trigonometry-Aware Neural NetworKs for Drug-Protein Binding Structure Prediction[C]. NeurIPS. 2022. (CCF-A)
C. Xie, X. Zhuang, Z. Niu, R. Ai, S. Lautrup, S. Zheng, et al. Amelioration of Alzheimer’s disease pathology by mitophagy inducers identified via machine learning and a cross-species workflow[J]. Nature Biomedical Engineering, 2022.
讲授课程（近5年）
《深度学习》
《生物信息学》
