江苏省研究生创新计划项目（KYCX25_0239），基于时空组学的肿瘤微环境空间域识别方法开发，2025-2026（主持）

（1）生物信息学与计算生物学：面向组学与网络生物学，开发用于分析大规模生物数据的计算方法，重点关注时空组学中的注释、整合与新模式发现；

（2）数据科学（机器学习、深度学习与统计建模）：致力于构建可解释、鲁棒的算法及深度学习模型，以揭示复杂数据中的潜在结构与因果关系。

欢迎对生物统计、生物信息学、计算生物学、人工智能与医学数据分析交叉研究感兴趣的同学加入，共同探索兼具方法学创新和生命医学价值的科学问题。

2026年，南京大学优秀毕业生；

2024年，获得博士研究生国家奖学金；

多次在全国性学术会议作口头报告。

江苏省研究生创新计划项目（KYCX25_0239），基于时空组学的肿瘤微环境空间域识别方法开发，2025-2026（主持）

[1] Zhang Y, Yu B, Ming W, et al. SpaTopic: A statistical learning framework for exploring tumor spatial architecture from spatially resolved transcriptomic data. Science Advances 2024;10(39):eadp4942. doi:10.1126/sciadv.adp4942

[2] Zhang Y, Ming W, Yu B, et al. Robust integration and annotation of single-cell and spatial omics data using interpretable gene programs. Cell Genomics 2026;6(4):101105. doi:10.1016/j.xgen.2025.101105

[3] Zhang Y, Yang B, Hou X, et al. Spatially Resolved Molecular Subtyping Uncovers Tumor Progression and Immune Evasion Mechanisms in High-Grade Serous Ovarian Cancer. Cancer Research Published online May 27, 2026. doi:10.1158/0008-5472.CAN-25-4749

[4] Zhang Y, Li Q, Wang J, et al. Causal network inference based on cross-validation predictability. Communications Physics 2025;8:173 doi:10.1038/s42005-025-02091-4

[5] Zhang Y, Chang X, Liu X. Inference of gene regulatory networks using pseudo-time series data. Bioinformatics 2021;37(16):2423-2431. doi:10.1093/bioinformatics/btab099

[6] Wang J, Zhang Y, Chen L et al. Reconstructing Molecular Networks by Causal Diffusion Do-Calculus Analysis with Deep Learning. Advanced Science 2024;11(46):e2409170. doi:10.1002/advs.202409170

[7] Liu Y, Zhang YL, Chang X et al. MDIC3: Matrix decomposition to infer cell-cell communication. Patterns 2024;5(2):100911. doi:10.1016/j.patter