方春
方春，女，1981年4月出生，湖北荆州人，工学博士，副教授，硕士生导师，2014年3月毕业于日本早稻田大学。2017年至2019年在日本东京大学任JSPS研究员，2023年3月至2024年3月在早稻田大学做访问学者。2021年7月至今任教于北京石油化工学院信息工程学院，现在计算机科学与技术系工作。主要研究领域为大数据分析、智能计算、生物信息学等研究。作为课题负责人完成国家自然科学基金青年基金1项、日本学术振兴会JSPS学者项目1项，山东省自然科学基金青年项目1项、留学基金委访学项目1项；参与国家自然科学基金和省部级项目7项；指导学生完成国家级大学生创新创业训练项目2项，发表科研论文40余篇，其中SCI收录论文期刊论文20余篇。
I. 主要研究工作
1. 图像、文本大数据分析和模式识别；
2. 智能计算方法在生物数据中的应用研究。
II. 承担科研项目
1. 国家留学基金委访问学者计划（项目号：202208110076），项目负责人，2023.03-2024.02。
2. 企业横向项目：智能洗涤支持软件和技术开发，项目负责人，2025.01-2027.12。
3. 日本国家基金--JSPS特别研究员项目：膜蛋白质天然变性领域的预测和分析(合作单位:东京大学)（项目号：P17050），项目负责人，2017.8-2019.8。
4. 国家自然科学基金青年基金项目：天然无序蛋白质无序区域及其分子识别特征域的预测算法研究（项目号：61602280），项目负责人，2017.01-2019.12。
5. 山东省自然科学基金青年基金项目：基于序列信息的天然无序蛋白质功能位点的预测（项目号：ZR2014FQ028），项目负责人，2015.01-2017.12,
6. 山东省软件工程重点实验室（山东大学）联合开放基金项目、固有无序蛋白质功能位点的识别研究。项目负责人，2016.10-2018.09.
III. 代表性学术论文
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
拟每年招收控制科学与工程学术型硕士1名，电子信息专业硕士1名。
