个人简介：
左春满，生物信息学教研室副教授、博导、中山大学“逸仙学者计划”新锐学者，吉林大学计算机博士、美国佐治亚大学生物统计联合培养博士、中科院上海生化所博士后。
从事人工智能、数据科学、生成式 AI、多模态学习研究，聚焦于虚拟器官、动态网络生物学以及影像学-生物网络-多组学的整合建模与挖掘。重点探索驱动早癌发生的关键因素，从而助力早期诊疗。
实验室网站见：https://zuolab.me/
2027年秋季入学有博士和硕士名额（培养单位可协商放在生命、计算机或数学学院），欢迎随时发邮件或者来访（生命学院3号楼309室）。实验室正在全力开拓空间蛋白多组学技术这一前沿方向，为AI for Science构建独特的空间组学数据资源；有充足的GPU服务器。
课题组经费充足，招生物信息学及相关领域的博士后，应聘条件：
1）已获得或即将获得计算机、应用统计、数学或生物信息学等相关专业博士学位；
2）具有较强的独立思维能力、自我驱动力和团队协作精神；
3）在国际高水平期刊发表或接收研究论文者优先考虑；
目前课题组已有2位博士后（中科院上海生化所生物信息学和吉林大学计算机）入组，欢迎联系交流。
欢迎本科生到课题组实习或做毕业设计，目前本科生进组都有1-2篇第一作者文章（包括NSR、GPB、BIB和Cell Rep Methods等）。
“授人以鱼不如授人以渔”，课题组致力于培养具有创新思维和跨学科视野的研究人才，注重个人成长与突破。我们期待有志青年加入，共同探索前沿AI模型开发及其在临床医学中的应用。
研究方向：
发展AI/统计方法构建虚拟器官，解析肿瘤的早期特征，预测驱动疾病发生的关键因素，助力重大疾病的预防和早期诊断：
3D/4D时空组学数据整合、挖掘和可视化算法研究：开发原创性工具和算法，对单细胞或空间多组学数据（包括转录、代谢、基因组、甲基化、染色质可及性等）及生物网络进行整合挖掘，系统地量化肿瘤微环境的特性（异质性、临床特性和调控机制），为这些数据的有效挖掘提供广泛的方法基础；
多模态异构性生物医疗大数据的模型构建和数据挖掘：设计人工智能方法，整合不同尺度数据（包括医学影像、临床、序列以及各种高通量数据），以提高疾病的精准预测、识别疾病的生物标志物，并构建病人特异性网络，实现智慧医疗；
计算方法在临床中的应用：通过集成多元异质数据，揭示和解释疾病（如胆囊癌、胃癌、肠癌和食管癌）的不同进展阶段的临界态，为疾病的早期诊断和治疗制定新策略。
个人经历：
2025 - 至今，中山大学生命科学学院，副教授
2025 - 至今，深圳理工大学计算机学院，联合招生导师
2021 - 2024，东华大学人工智能研究院，青年研究员
2019 - 2021，中科院上海生化所，博士后（导师：陈洛南研究员）
2015 - 2018，吉林大学，计算机科学与技术学院，博士（导师：徐鹰教授）
2016 - 2018，美国佐治亚大学，生物信息学研究所，联合培养（导师：徐鹰教授）
2013 - 2015，吉林大学，计算机科学与技术学院，硕士（导师：刘元宁教授）
2009 - 2013，东北林业大学，信息与计算机工程学院，本科
承担课题：
2026 - 2028，国家自然科学基金交叉专项项目“人工智能驱动的肿瘤精准‘智疗’”（人工智能方向负责人），在研，主持
2026 - 2029，国家自然科学基金面上项目：面向3D肿瘤空间域识别与细胞通讯推断的多模态计算方法研究，在研，主持
2025 - 2028，中山大学引进人才计划，在研，主持
2024 - 2026，国家自然科学基金青年项目：面向胆囊癌肿瘤微环境细胞通讯的空间转录组多模态数据集成方法研究，在研，主持
2022 - 2025，上海市青年科技启明星扬帆计划项目，结题，主持
2019 - 2021，上海市博士后项目，结题，主持
2022 - 2026，国家自然科学基金重点项目：单细胞多组学数据集成分析理论与方法，在研，参与
2022 - 2026，国家自然科学基金重点项目：基于多模态数据的健康临界状态的数学刻画与预警理论，在研，参与
代表性论文：
Yang, Q.#, Zhou, Y.#, Zhang, H.#, Cai, M., Hong, J., Li, K., Xie, X., Chu, C., Zuo C.*, A User's Roadmap to Foundation Models on Single-Cell and Spatial-Omics - Cell Type and Lineage applications. National Science Review, 2026. https://doi.org/10.1093/nsr/nwag371
Yang, Q., Wang, Y.*, Chen, L.*, Zuo C.*, stMixer for scalable mosaic integration and label transfer in spatial histology and multi-omics. Advanced Science, 2026. https://doi.org/10.1002/advs.75905
Zuo C.*, Xia, J., Xu, Y., Xu, Y., Gao, P., Zhang, J., Wang, Y., Chen, L.*, stClinic dissects clinically relevant niches by integrating spatial multi-slice multi-omics data in dynamic graphs. Nature Communications, 2025. 16, 5317.（IF：15.7）
Zuo C.*, Xia, J., Chen, L.*, Dissecting tumor microenvironment from spatially resolved transcriptomics data by heterogeneous graph learning. Nature Communications, 2024. 15(1): p. 5057.（IF：15.7）
Zuo C.*, Zhang, Y., Cao, C., Feng, J., Jiao, M., Chen, L.*, Elucidating tumor heterogeneity from spatially resolved transcriptomics data by multi-view graph collaborative learning. Nature Communications, 2022. 13(1): p. 5962.（IF：15.7）
Zhang, Y.#, Zuo C.#, Liu, L.#, Hu, Y.#, Yang, B.#, Qiu, S., Li, Y., Cao, D., Ju, Z., Ge, J., Wang, Q., Wang, T., Bai, L., Yang, Y., Li, G., Shao, Z., Gao, Y., Li, Y., Bian, R., Miao, H., Li, L., Li, X., Jiang, C., Yan, S., Wang, Z., Wang, Z., Cui, X., Huang, W., Xiang, D., Wang, C., Li, Q., Wu, X., Gong, W., Liu, Y., Shao, R.*, Liu, F.*, Li, M.*, Chen, L.*, Liu, Y.*, Single-cell RNA-sequencing atlas reveals an MDK-dependent immunosuppressive environment in ErbB pathway-mutated gallbladder cancer. Journal of Hepatology, 2021. 75(5): p. 1128-1141.（IF：30.083，ESI高被引文章）
Gao, P.#, Zuo C.#*, Yuan, W., Cai, J., Chai, X., Gong, R., Yu, J., Yao, L., Su, W., Liu, Z., Lin, S., Wang, Y., Dai, M., Ma, L., Li, Q.*, Zhou, P.*. Spatiotemporal multi-omics analysis uncovers NAD-dependent immunosuppressive niche triggering early gastric cancer. Signal Transduction and Targeted Therapy, 2025. 10: 313.（AI for Medicine，主要生物信息学方法开发和计算，IF：52.7）
Jiao, M.#, Li, J.#, Zhang, M., Du, S., Zhong B., Li, S., Zhang, B., Liu, F.*, Zuo C.*, Wang, S.*, Chen, L.*, De novo reconstruction of 3D human facial images from DNA sequence. Advanced Science, 2025. doi: 10.1002/advs.202414507（IF：14.3）
Lou, Y.#, Li, X.#, Yang, Q., Dai, H., Ma K., Zuo C.*, Vector-guided graph learning for spatial multi-slice multi-omics alignment. Cell Reports Methods, 2025, 101241.（Cell 子刊，第一作者是本科生）
Yan, Q.#, Li, X.#, Cui, J., Rong, J., Zhang J., Gao, P., Xu, Y., Qiu, F., Zuo C.*, Spatial histology and gene-expression representation and generative learning via online self-distillation contrastive learning. Briefings in Bioinformatics, 2025. 26(4)（IF：7.7，第一作者是本科生）
Zuo C.*, Zhu, J., Zou, J., Chen, L.*, Unraveling tumour spatiotemporal heterogeneity using spatial multimodal data. Clinical and Translational Medicine, 2025. doi: 10.1002/ctm2.70331.（IF：7.9）
Wang, Y., Xie, X., Wang, Y., Sheng, N., Huang, L.*, Zuo C.*, Supervised contrastive knowledge graph learning for ncRNA-disease association prediction. Expert Systems with Applications, 2025. 269: p. 126257.（IF：7.5）
Shi, M.#, Yan, Q.#, Zhao, W., Tang, C,. Han, F., Chen, H., Li, Y., Xu, L., Yang, F., Yan, Z., Ren, Y., Jin, G.*, Bao, Y.*, Zuo C.*, Li, J.*, NeoAtlas-Tumor and NeoBert: A database and A predictive Model for Canonical and Noncanonical Tumor Neoantigens. Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2025, qzaf105.（IF：9.5，第一作者是本科生）
Cui, J., Gao, Y., Wang, Q., Li, X., Xu, K., Huang, Z., Zhang, J., Zuo C.*. Advanced Cross-Graph Cycle Attention Model for Dissecting Complex Structures in Mass Spectrometry Imaging. Journal of Computer Science and Technology, 2025, doi: 10.1007/s11390-025-4342-2（中国计算机学会推荐-B类期刊）
Zhang, Y.#, Zuo C.#*, Li, Y., Liu, L., Yang, B., Xia, J., Cui, J., Xu, K., Wu, X.*, Gong, W.*, Liu, Y.*, Single-cell characterization of infiltrating T cells identifies novel targets for gallbladder cancer immunotherapy. Cancer Letters, 2024. 586: p. 216675.（IF：10.1）
Zuo C., and Chen, L.*, Deep-joint-learning analysis model of single cell transcriptome and open chromatin accessibility data. Briefings in Bioinformatics, 2021. 22(4): p. bbaa287.（IF：13.994）
Zuo C., Dai, H. and Chen, L.*, Deep cross-omics cycle attention model for joint analysis of single-cell multi-omics data. Bioinformatics, 2021. 37(22): p. 4091-4099.（IF：6.931）
专利：
基于多智能体的空间组学组织动力学重建及模拟扰动方法
一种NeoBert模型及其在鉴别肿瘤新抗原中的应用
获得奖项：
上海市人工智能学会青年科技优秀论文奖
指导本科生获全国大学生数据分析竞赛一等奖
指导本科生获大湾区AI for Science二等奖
指导本科生获中国大学生机械工程创新创意大赛三等奖
讲授课程：
生物统计学
人工智能与生物学应用导论
学术兼职与服务：
National Science Review期刊青年编委
Nature Communications、Nature Computational Science、National Science Review、Plos Computational Biology等多个国际期刊独立审稿人
第十三届肿瘤系统生物学国际研讨会（ICSB 2024）组委会联合主席
国际生物信息学顶级会议IEEE BIBM程序委员
中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会委员
中国计算机学会“新未来”青年学者执委会委员
中国生物信息学学会（筹）网络生物学/系统生物学/生物信息学算法专委会委员
山东省生物信息学会理事
