方春
方春，女，1981年4月出生，湖北荊州人，工學博士，副教授，碩士生導師，2014年3月畢業于日本早稻田大學。2017年至2019年在日本東京大學任JSPS研究員，2023年3月至2024年3月在早稻田大學做訪問學者。2021年7月至今任教于北京石油化工學院信息工程學院，現在計算機科學與技術系工作。主要研究領域為大數據分析、智能計算、生物信息學等研究。作為課題負責人完成國家自然科學基金青年基金1項、日本學術振興會JSPS學者項目1項，山東省自然科學基金青年項目1項、留學基金委訪學項目1項；參與國家自然科學基金和省部級項目7項；指導學生完成國家級大學生創新創業訓練項目2項，發表科研論文40余篇，其中SCI收錄論文期刊論文20余篇。
I. 主要研究工作
1. 圖像、文本大數據分析和模式識別；
2. 智能計算方法在生物數據中的應用研究。
II. 承擔科研項目
1. 國家留學基金委訪問學者計劃（項目號：202208110076），項目負責人，2023.03-2024.02。
2. 企業橫向項目：智能洗滌支持軟件和技術開發，項目負責人，2025.01-2027.12。
3. 日本國家基金--JSPS特別研究員項目：膜蛋白質天然變性領域的預測和分析(合作單位:東京大學)（項目號：P17050），項目負責人，2017.8-2019.8。
4. 國家自然科學基金青年基金項目：天然無序蛋白質無序區域及其分子識別特征域的預測算法研究（項目號：61602280），項目負責人，2017.01-2019.12。
5. 山東省自然科學基金青年基金項目：基于序列信息的天然無序蛋白質功能位點的預測（項目號：ZR2014FQ028），項目負責人，2015.01-2017.12,
6. 山東省軟件工程重點實驗室（山東大學）聯合開放基金項目、固有無序蛋白質功能位點的識別研究。項目負責人，2016.10-2018.09.
III. 代表性學術論文
1. Fan Zhang, Jinfeng Li, Chun Fang*, DeepTree-AAPred: Binary tree-based deep learning model for anti-angiogenic peptides prediction. Journal of Molecular Graphics and Modelling, 2025,108982(137):1-10.
2. YiMing Wang,Chun Fang*, Cycle-ESM: Generation-assisted classification of antifungal peptides using ESMprotein language model,Computational Biology and Chemistry，2024，108240（113):1-10.
3. Fan Zhang, Jinfeng Li，Zhenguo Wen，Chun Fang*, FusPB-ESM2: Fusion model of ProtBERT and ESM-2 for cell-penetrating peptide prediction Computational Biology and Chemistry,2024，1(111):1-9.
4. Chun Fang*, Jiasheng He, Hayato Yamana. MoRF_ESM: Prediction of MoRFs in disordered proteins based on a deep transformer protein language model,Journal of Bioinformatics and Computational Biology,2024,2(22):1-17.
5. Jiasheng He, Shun Zhang, Chun Fang*, PPII: Predicting polyproline type II helix structure based on amino acid indexes with an improved BiGRU-TextCNN model,2023,JOURNAL OF BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY,5(21):2350022-1-19.
6. Fan Zhang, Ruiqing Yan, Jinfeng Li, Jiasheng He,Chun Fang*, GAMFlow: Global Attention-Based Flow Model for Anomaly Detection and Localization IEEE ACCESS，2023,11(11）：116608-116621
7. Chun Fang, Yoshitaka Moriwaki, Caihong Li and Kentaro Shimizu. MoRFPred_en: Sequence-Based Prediction for MoRFs Using an Ensemble Learning Strategy [J], Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2020, 17(6):1-15.
8. Chun Fang, Yoshitaka Moriwaki, AikuiTian, Caihong Li and Kentaro Shimizu.Identifying short disorder-to-order binding regions in disordered proteins with a deep convolutional neural network method [J]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2019, 17(1):1-16.
9. Chun Fang, Yoshitaka Moriwaki, Caihong Li, and Kentaro Shimizu, Prediction of Antifungal Peptides by Deep Learning with Character Embedding[J]. IPSJ Transactions on Bioinformatics. 2019,12:21-29.
10. Chun Fang, Tamotsu Noguchi and Hayato Yamana. Condensing position-pecific scoring matrixs by the Kidera factors for ligand-binding prediction[J]. International Journal of Data Mining and Bioinformatics. 2015, 12(1), 70-84.
11. Chun Fang, Tamotsu Noguchi and Hayato Yamana, Simplified Sequence-based method for ATP-binding Prediction Using Contextual Local Evolutionary Conservation [J], Algorithms for Molecular Biology, 2014, 9(7):1-16.
12. Chun Fang, Tamotsu Noguchi and Hayato Yamana, Conservation Patterns of proteins and Its Influence on Identifying Protein Functional Sites [J]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology,2014,12(5) 1440003:1-18.
13. Chun Fang, Tamotsu Noguchi and Hayato Yamana, MFSPSSMpred: Identifying short disorder-to-order binding regions in disordered proteins based on contextual local evolutionary conservation [J]. BMC bioinformatics, 2013,14 (300):1-16.
14. Chun Fang, Tamotsu Noguchi and Hayato Yamana, SCPSSMpred: A General Sequence-based Method for Ligand-binding Site Prediction [J], IPSJ Transactions on Bioinformatics, 2013, 6: 35-42.
IV. 招生信息
擬每年招收控制科學與工程學術型碩士1名，電子信息專業碩士1名。
