郑登高.

研究关注

目前，我主要围绕中药与疾病、症状和证候之间的关联建模开展研究。通过深度学习与图学习，尝试把分子信息和中医药知识带入预测任务，并分析模型给出的结果。

从早期 DTI 模型的学习与应用出发，我逐渐意识到，既有数据训练得到的模型与中药预测场景之间存在适配问题。这段经历帮助我理解深度学习、图学习与化学表征的基础，也促使我继续思考适合中药研究的建模方式。

在建模之外，我参与蛋白结构与分子动力学相关研究，也开发科研系统，探索智能体如何组织数据、工具与可检查的分析证据。

教育经历

实践与协作

深度学习与图学习

通过 DTI 学习实践、中药关联预测与推荐研究，开展数据整理、模型训练和实验分析。

结构计算与预测

使用 AlphaFold3 与分子动力学相关流程，准备结构、组织计算、整理轨迹与置信度结果。

科研系统与智能体

实践数据标准化、工具接入和研究结果展示；复现过部分智能体项目，开展工具调用、任务组织与运行调试。

科研计算环境

负责基本的 GPU 与容器管理、模型部署和日常维护，为研究计算提供支持。

生物信息学习

学习过 bulk RNA-seq 基本分析流程与相关方法，并继续探索单细胞重分析工作流。

研究表达与协作

参与论文写作、图表设计与课题申请材料撰写，对课题申请有初步了解；具有指导本科生毕业设计的经历。