卢红梅 教授 博士 湖南省 研究领域: 新材料,石油炼制,石油化工,精细化工,生物医药 研究方向: [1] 光谱分析与化学计量学 [2] 质谱联用技术与代谢组学研究 [3] 无损分析技术与文物智能保护 [4] 机器学习与化学信息学 [5] 新型样本前处理方法研究 所在单位: 中南大学

基本信息

所在单位:
中南大学
机构细分:
化学化工学院
单位类型:
高等院校
职务:
教授
职称:
教授
最高学历:
博士
教育经历:
1994-1998 中南工业大学  学士
1998-2001 中南大学  硕士
2002-2006  中南大学  博士
工作经历:
[1] 2001-至今,中南大学化学化工学院从事分析化学工作
[2] 2017年,受欧盟ERASMUS项目资助,在葡萄牙Algarve大学和Cadiz大学进行讲学
[3] 2014年,受欧盟ERASMUS项目资助,在挪威Bergen大学、西班牙Barcelona大学进行讲学
[4] 2013年,受欧盟ERASMUS项目资助,在西班牙Cadiz大学进行讲学
[5] 2006-2007年,受英国生物技术和生命科学研究委员会(BBSRC)中国伙伴基金(China Partner Award)的资助,于英国Manchester大学多学科生物中心进行访问学习
专家介绍:
卢红梅,二级教授,博士生导师,化学化工学院院长,芙蓉学者特聘教授,国际学术期刊《Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems》编委,中国化学会计算(机)化学专业委员会委员,湖南省化学化工学会常务理事,湖南省检验检测学会常务理事;中国生物检测监测产业技术创新战略联盟理事;国家化学实验示范中心主任,国家虚拟仿真项目负责人;湖南省青年骨干教师,湖南省第十届青年联合会委员,“宝钢优秀教师奖”、中南大学“育英人才计划”入选者和“陈新民青年教师奖”获得者。先后获湖南省自然科学奖二等奖、怀化市科技进步奖一等奖各1项,国家教学成果二等奖1项,湖南省教学成果一等奖2项。在Nat Commun、Anal Chem、Trend Anal Chem、Metabolomics、Bioinformatics、J Chromatogr A等国际学术刊物上发表论文160余篇。参与撰写英文专著3部。主持承担科研项目20余项,其中重点研发课题1项,国家自然科学基金8项。受英国生物技术和生命科学研究委员会(BBSRC)及欧盟Erasmus Mundus计划的资助,于英国Manchester大学、西班牙Cadiz大学和Barcenola大学、葡萄牙Algarve大学、挪威Bergen大学进行访问与讲学。 近年作为大会秘书承办了国际学术会议“6th International Conference On Separation Science and Technology”和“Chemometrics in Analytical Chemistry,2015”。 多次参加各种国际国内学术会议,并做邀请报告。
专家荣誉:
[1]2016年 湖南省教学成果一等奖 《以”名侦探柯南与化学探秘“为引领的系列人文素质课程建设的创新与实践》|2016
[2]2019年 湖南省教学成果一等奖《近化学类专业化学化工课程信息化混合式教学的研究与实践》|2019,王微宏, 王一凡, 王帅, 卢红梅, 钟宏
[3]2018年中南大学实验技术成果奖二等奖《高硫高砷金精矿的氧化焙烧-氰化浸出虚拟仿真实验项目的研究与推广》|2018
[4]2019年中南大学教学成果奖一等奖《构建多元协同信息化教学模式,助推化学化工教育内涵式发展》|2019,王帅, 卢红梅, 钟宏
[5]2017年中国石油和化工自动化行业科学进步三等奖“《名侦探柯南与化学探秘》的教育教学与科普推广”
[6]2017年获“宝钢优秀教师奖”|2017
[7]2009年湖南省自然科学奖二等奖《多变量仪器分析方法及其在中药质量控制等研究领域中的应用》;
[8]2012年湖南省科技进步三等奖“谱效育种方法与湘白鱼腥草选育及规范化栽培规程研制与应用”
[9]2013年怀化市科技进步一等奖“谱效育种方法与湘白鱼腥草选育及规范化栽培规程研制与应用”
[10]2007年入选“湖南省青年骨干教师”
[11]2012年获中南大学“陈新民青年教师奖”
[12]2011年6月入选中南大学“升华育英人才计划”;
[13]2007年中南大学优秀博士论文

科研能力

研究领域:
新材料,石油炼制,石油化工,精细化工,生物医药
研究方向:
[1] 光谱分析与化学计量学
[2] 质谱联用技术与代谢组学研究
[3] 无损分析技术与文物智能保护
[4] 机器学习与化学信息学
[5] 新型样本前处理方法研究
中文标签:
鱼腥草;指纹图谱;半纤维素;鱼腥草注射液;HPLC;木质素;气相色谱-质谱;代谢组学;挥发油;化学计量学方法
英文标签:
Gc-ms;Metabolomics;Gas Chromatography-mass Spectrometry;Deep Learning;Mass Spectrometry;NMR;Liquid Microjunction Surface Sampling;Pure Ion Chromatogram;Houttuynia Cordata Injection;Mixture Analysis
论文著作:
[1]Lewis Acidic Metal–Organic Framework Assisted Ambient Liquid Extraction Mass Spectrometry Imaging for Enhancing the Coverage of Poorly Ionizable Lipids in Brain Tissue.Analytical Chemistry, 2024, 96 (3) : 1073-1083.
[2]Fusion of Quality Evaluation Metrics and Convolutional Neural Network Representations for ROI Filtering in LC–MS.Analytical Chemistry, 2023
[3]Ultra-fast and accurate electron ionization mass spectrum matching for compound identification with million-scale in-silico library.Nature Communications, 2023
[4]A Universal and Accurate Method for Easily Identifying Components in Raman Spectroscopy Based on Deep Learning.Analytical Chemistry, 2023
[5]Photocatalytic Reactive Liquid Microjunction Surface Sampling-Mass Spectrometry Imaging for Rapid and Selective Localization of Alpha-unsubstituted Amine Metabolites or Drugs in Brain Tissue.Analytical Chemistry, 2022
[6]Prediction of drug-likeness using graph convolutional attention network.Bioinformatics, 2022
[7]Porous Graphitic Carbon-Based Imprint Mass Spectrometry Imaging with an Ambient Liquid Extraction Technique for Enhancing Coverage of Glycerolipids and Sphingolipids in Brain Tissue.Analytical Chemistry, 2022
[8]Prediction of Liquid Chromatographic Retention Time with Graph Neural Network to Assist Small Molecule Identification.Analytical Chemistry, 2021
[9]Separation of Glycolipids/Sphingolipids from Glycerophospholipids on TiO2 Coating in Aprotic Solvent for Rapid Comprehensive Lipidomic Analysis with Liquid Microjunction Surface SamplingMass Spectrometry.Analytical Chemistry, 2020, 92: 11250-11259.
[10]Hongchao Ji, Hanzi Deng, Hongmei Lu, Zhimin Zhang, Hongmei Lu, Zhimin Zhang, Predicting Molecular Fingerprint from Electron-Ionization Mass Spectrum with Deep Neural Networks.Anal Chem, 2020
[11]Zhimin Zhang, Hongmei Lu, Yamei Xu, Hongchao Ji.Deep MS/MS-Aided Structural-Similarity Scoring for Unknown Metabolite Identification[J].Anal. Chem., 2019
[12]Tonghua Li, Hongmei Lu, Zhimin Zhang, Peisheng Cong, Ming Wen.DeepMirTar: a deep-learning approach for predicting human miRNA targets,.Bioinformatics, 2018
[13]Hongmei Lu, Zhimin Zhang, Hongchao Ji.TarMet: a reactive GUI tool for efficient and confident quantification of MS based targeted metabolic and stable isotope tracer analysis[J].Metabolomics, 2018, 14: 68.
[14]Zhimin, Hongmei Zhang, Yamei Lu, Fanjuan Xu, Hongchao Zeng, Ji.KPIC2: An Effective Framework for Mass Spectrometry-Based Metabolomics Using Pure Ion Chromatograms[J].Analytical Chemistry, 2017, 89: 7631-7640.
[15]Hongmei, Yonghuan Lu, Ruihan Yun, Haozhi Yang, Shaoyu Sha, Zhimin Niu, Ming Zhang, Wen.Deep-Learning-Based Drug–Target Interaction Prediction[J].Journal of Proteome Research, 2017, 16 (4) : 1401-1409.
[16]Yizeng, Jiekun Liang, Hongmei Luo, Zian Lu, Yonghuan Xia, Yang Yun, Xinyi Wang, Zhou.A potential tool for diagnosis of male infertility: Plasma metabolomics based on GC–MS[J].Talanta, 2016, 147: 82-89.
[17]An D, Wang D, Liang Y, Yi L, Lu H, Huang J, Lin Z, Gon?alves CMV, Dai L.Exploring metabolic syndrome serum free fatty acid profiles based on GC–SIM–MS combined with random forests and canonical correlation analysis[J].Talanta, 2015, 135: 108-114.
[18]Liang Y-Z, Yi L-Z, Huang X, Yan J, Lu H-M, Gon?alves CMV, Lai G-B, Deng B-C, Liang F, Yun Y-H.nformative metabolites identification by variable importance analysis based on random variable combination[J].Metabolomics, 2015, 11: 1539-1551.
[19]Min Fan, Hong-Mei He, Lun-Zhao Lu, Daniel K. W. Yi, Qing-Song Mok, Yi-Zeng Xu, Nai-Ping Liang, Dong.Prediction of Peptide fragment ion mass spectra by data mining techniques[J].Analytical Chemistry, 86 (15) : 7446-7454.
[20]Lu H, Yi L, Liang Y, Dong N.Investigation of Scrambled Ions in Tandem Mass Spectra. Part. 2. On The Influence of the Ions On Peptide Identification[J].J Am Soc Mass Spectrom, 2013, 24: 857-867.
科研项目:
[1]中国科学院大连化物所:化工大模型3.0多模态数据标注,立项时间:2025-03-18,立项时间:2025-03-18
[2]国家自然科学基金,多模态波谱数据驱动的化合物结构智能解析(22473116),立项时间:2024-08-26
[3]重点研发计划项目,壁画高精度多光谱高效采集处理装备与应用示范(2023YFF0906700),立项时间:2023-11-26
[4]国家自然科学基金,复杂体系高光谱成像数据的智能挖掘,立项时间:2022-09-10
[5]中国文化遗产研究院:布达拉宫高光谱扫描与数据处理,立项时间:2022-05-30
[6]云南锡业集团(控股)有限责任公司,助焊剂成分剖析,立项时间:2021-06-06
[7]中国文化遗产研究院,天安门华表表面污染及风化研究,立项时间:2019-05-01
[8]中国文化遗产研究院,布达拉宫贝叶经的高光谱扫描与数据处理,立项时间:2020-07-20
[9]国家自然科学基金, 代谢组学非依赖型(DIA)液质数据处理方法与软件开发
[10]国家自然科学基金,代谢组学数据高性能分析方法与整体策略研究(21675174)
[11]国家自然科学基金,基于色谱-质谱联用的小分子代谢物鉴定新方法研究
[12]国家自然科学基金, 基于血清多肽组学和代谢组学的肿瘤早期标志物的发现及诊断模型的构建
[13]国家自然科学基金, 基于代谢组学的中药质量控制方法研究
[14]国家自然科学基金, 代谢组学高通量数据预处理及多变量分析方法研究
[15]科技部国际合作项目,基于系统生物学的中药现代化基础研究
[16]科技部国际合作项目,基于代谢组学的中药活性成分的分析与评价研究
[17]英国BBSRC中国伙伴基金,Intelligent optimisation of metabolome technology
[18]湖南省科技计划,基于代谢组学的肿瘤分期与早期诊断关键技术研究
[19]湖南省科技计划,基于血清多肽组学的肿瘤诊断和标志物发现的数据挖掘方法研究
[20]湖南省科技计划:湖南省科技计划, 中药有效成分辨识技术与质量评价研究,卢红梅
在线客服 在线留言 小程序 公众号 4001789689 <<显示