刘羽朦，博士，硕士生导师，深圳市高层次C类人才，“润园青年PI”人才，毕业于哈尔滨工业大学（深圳），获计算机应用技术专业博士学位，研究方向为深度学习与人工智能。主持或合作单位主持项目5项，累计经费405万。其中国家级项目2项、市厅级3项。在包括BIB、MT-NA、IEEE JBHI等国际顶刊上发表文章10余篇，申请发明专利10余项。获评2022年度深圳技术大学“优秀教学工作者”荣誉称号。

获批项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，基于序列信息的固有无序蛋白质结构和功能预测方法研究，2024.01-2026.12，30万，在研，主持

[2] 国家自然科学基金面上项目，多空间对齐的多目标智能药物分子设计方法与应用，2024.01-2027.12，25万，在研，合作单位主持

[3] 深圳市高端人才引进项目，基于多元序列信息的无序脂质结合区域识别方法研究，2024.01-2016.12，300万，在研，主持

[4] 博士基础研究启动项目，面向药物设计的固有无序蛋白结合位点预测方法研究2023.04-2025.04，30万，在研，主持

[5] 深圳市高等院校稳定支持计划项目，基于深度学习去噪和匹配的远同源蛋白质序列搜索方法研究，2022.10-2025.09，19.6万，在研，主持

代表性成果

（1）Tao Bai, Junxi Xie, Yumeng Liu*, Bin Liu*，MMLmiRLocNet: miRNA Subcellular Localization Prediction based on Multi-view Multi-label Learning for Drug Design. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2024，doi: 10.1109/JBHI.2024.3483997. (中科院1区，TOP，6.7)

（2）Baohui Lin#, Xiaoling Luo#, Yumeng Liu*, Xiaopeng Jin*, A comprehensive review and comparison of existing computational methods for protein function prediction. Briefings in Bioinformatics,2024, 25(4), bbae289.(中科院1区，TOP，6.8)

（3）Yumeng Liu, Xiaolong Wang, Bin Liu*, RFPR-IDP: reduce the false positive rates for intrinsically disordered protein and region prediction by incorporating both fully ordered proteins and disordered proteins. Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(2): 2000-2011. (中科院1区，TOP，6.8)

（4）Yumeng Liu, Shengyu Chen, Xiaolong Wang*, Bin Liu*. Identification of intrinsically disordered proteins/regions by length-dependent predictors based on conditional random fields. Molecular Therapy-Nucleic Acids, 2019, 17:396-404.(中科院2区，TOP，6.5)

（5）Yumeng Liu, Xiaolong Wang, Bin Liu*. A comprehensive review and comparison of existing computational methods for intrinsically disordered protein and region prediction. Briefings in Bioinformatics, 2019, 20(1), 330-346. (中科院1区，TOP，6.8)