孟亚洁，女，职称讲师，工学博士，硕士生导师。2013年6月毕业于郑州大学，获工学学士学位；2016年6月至2022年6月硕博毕业于湖南大学计算机科学与技术系，获工学硕/博士学位。主持国家级自然科学基金青年项目，湖北省自然科学基金青年项目、武汉纺织大学校基金、横向项目各一项。以第一或通讯作者在Cell Reports Methods Cell子刊、Briefing in Bioinformatics、Applied Soft Computing、Expert Systems with Applications、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 和IEEE BIBM等生物信息学顶级期刊或会议发表论文多篇；Google Scholar引用近700次，1篇第一作者论文入选ESI高被引论文；担任BIB, ESWA, JBHI, EAAI，BIBM等CCF推荐国际学术会议和期刊审稿人。2023年6月至今，担任元码基因科技(北京)股份有限公司高级科技学家。
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1. 主要研究方向
人工智能、计算生物学、生物信息学（偏计算方向），主要是利用生物医疗大数据，基于人工智能技术解决生物医药和医疗图像中的关键问题。
2. 教学、科研项目
教学项目
(1) 担任本科生《人工智能》、《人工智能编程基础实训》和研究生《人工智能技术》课程教师
(2) 武汉纺织大学研究生教学改革与研究项目，“人工智能+X”背景下研究生创新培养模式的研究，2023年，参与
科研项目
(1) 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，“多组学数据驱动的可解释性癌症药物预测方法研究”(No.62402349)，2025.01-2027.12，30万元，在研，主持
(2) 湖北省科技厅，湖北省自然科学基金青年项目(No. 2024AFB127)，2024.03-2026.03，5万元，在研，主持
(3) 武汉纺织大学，校基金(No.233033)，2023.06-2025.06，2万元，在研，主持
(4) 横向项目，“基于多组学数据的乳腺癌药物预测研究”，2022.09-2024.09，4万，结题，主持
(5) 国家自然科学基金委员会，面上项目，“基于多源迁移数据与异构竞争模型的短期电力负荷预测方法研究”(No. 61773157)，2018.01-2021.12，61万元，结题，主要参与
(6) 湖南省教育厅, 湖南省研究生创新基金项目,“基于单细胞测序技术的癌症诊断及分化研究”(No.CX20200434)，2020.07-2021.07, 2万元，结题，主要参与
3. 论文与专利
近5年论文：
[1]. Xianfang Tang, Yawen Hou, Yajie Meng, Zhaojing Wang, Changcheng Lu, Juan Lv, Xinrong Hu, Junlin Xu, Jialiang Yang. CDPMF-DDA: contrastive deep probabilistic matrix factorization for drug-disease association prediction. BMC bioinformatics, 2025, 26(1): 5.
[2]. Yi Wang, Yajie Meng*, Chang Zhou, Xianfang Tang, Pan Zeng, Chu Pan, Qiang Zhu, Bengong Zhang, Junlin Xu. Automatic collaborative learning for drug repositioning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 139: 109653. （中科院二区）
[3]. Xianfang Tang, Jincan Li, Qianrui Liu, Chang Zhou, Pan Zeng, Yajie Meng*, Junlin Xu, Geng Tian, Jialiang Yang. SWMA-UNet: Multi-Path Attention Network for Improved Medical Image Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024. （中科院小类一区，影响因子7.7，TOP 期刊）
[4]. Qihui Zheng, Xianfang Tang, Yajie Meng, Junlin Xu, Xueying Zeng, Geng Tian, Jialiang Yang. PDGCL-DTI: Parallel Dual-channel Graph Contrastive Learning for Drug-Target Binding Prediction in Heterogeneous Networks. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024. （中科院小类一区，影响因子7.7，TOP 期刊）
[5]. Pan Zeng, Bofei Zhang, Aohang Liu, Yajie Meng, Xianfang Tang, Jialiang Yang, Junlin Xu. Drug repositioning based on tripartite cross-network embedding and graph convolutional network. Expert Systems with Applications, 2024, 252: 124152. （中科院一区，影响因子8.5，TOP 期刊）
[6]. Qiang Zhu, Cheng Hong, Yajie Meng, Huali Yang, Weizhong Zhao. Joint extraction of biomedical overlapping triples through feature partition encoding. Expert Systems with Applications, 2024, 241: 122723. （中科院一区，影响因子8.5，TOP 期刊）
[7]. Yajie Meng, Yi Wang, Junlin Xu, Changcheng Lu, Xianfang Tang, Tao Peng, Bengong Zhang, Geng Tian, Jialiang Yang. Drug repositioning based on weighted local information augmented graph neural network. Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(1): bbad431.（中科院小类一区，影响因子9.5，TOP期刊）
[8]. Yajie Meng, Changcheng Lu, Min Jin, Junlin Xu, Xiangxiang Zeng, Jialiang Yang. A weighted bilinear neural collaborative filtering approach for drug repositioning. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(2): bbab581.（ESI高被引论文，中科院小类一区，影响因子9.5，TOP期刊）
[9]. Yajie Meng, Min Jin, Xianfang Tang, Junlin Xu. Drug repositioning based on similarity constrained probabilistic matrix factorization: COVID-19 as a case study. Applied Soft Computing, 2021, 103: 107135. （中科院一区，影响因子8.7，TOP期刊）
[10]. Junlin Xu, Yajie Meng*, Lihong Peng, Lijun Cai, Xianfang Tang, Yuebin Liang, Geng Tian, Jialiang Yang. Computational drug repositioning using similarity constrained weight regularization matrix factorization: A case of COVID‐19. Journal of Cellular and Molecular Medicine, 2022, 26(13): 3772-3782. （中科院二区，影响因子5.3，TOP期刊）
[11]. Junlin Xu, Jielin Xu, Yajie Meng, Changcheng Lu, Lijun Cai, Xiangxiang Zeng, Ruth Nussinov, Feixiong Cheng. Graph embedding and Gaussian mixture variational autoencoder network for end-to-end analysis of single-cell RNA sequencing data. Cell Reports Methods, 2023: 100382.（Cell子刊）
[12]. Yajie Meng, Min Jin. HFS-SLPEE: A novel hierarchical feature selection and second learning probability error ensemble model for precision cancer diagnosis. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 2021, 9: 696359. （中科院二区，影响因子5.5）
[13]. Xianfang Tang, Lijun Cai, Yajie Meng, JunLin Xu, Changcheng Lu, Jialiang Yang. Indicator regularized non-negative matrix factorization method-based drug repurposing for COVID-19. Frontiers in Immunology, 2021, 11: 603615. （中科院二区，影响因子5.7，TOP 期刊）
[14]. Xianfang Tang, Chang Zhou, Changcheng Lu, Yajie Meng, Junlin Xu, Xinrong Hu, Geng Tian, Jialiang Yang. Enhancing Drug Repositioning through Local Interactive Learning with Bilinear Attention Networks. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2023.（中科院小类一区，影响因子7.7，TOP 期刊）
[15]. Lijun Cai, Changcheng Lu, Junlin Xu, Yajie Meng, Peng Wang, Xiangzheng Fu, Xiangxiang Zeng, Yansen Su. Drug repositioning based on the heterogeneous information fusion graph convolutional network. Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(6): bbab319. （中科院小类一区，影响因子9.5，TOP期刊）
[16]. Shuaishuai Yang, Min Jin, Lian Wang, Changcheng Lu, Yajie Meng, Die Yan, Zhijian Huang, Junlin Xu. Medical Image Segmentation Using Dual Branch Networks with Embedded Attention Mechanism. 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM 2023). （CCF-B推荐会议）
更多论文请见：
https://scholar.google.com/citations?user=G6YNVqYAAAAJ&hl=zh-CN
专利：
1.一种基于信息增强图神经网络的药物重定位方法及系统，发明专利，授权，专利号：ZL202311291649.9，第一发明人
2. 一种基于纠偏机制和对比学习的药物重定位方法及系统，发明专利，实审，第一发明人
招生说明
我的课题主要是利用人工智能技术，比如深度生成模型、推荐算法，深度聚类算法，特征表示学习方法、图像分割算法等来处理生物医疗数据。对有志于追求高水平的科研工作未来读博或者代码能力强希望多做横向项目的学生，请尽早与我联系。
（1）与中国海洋大学、海南大学、海南师范大学、武汉科技大学和安徽工业大学等科研院校具有良好合作关系，优秀者可推荐前往读博。
（2）与元码基因科技(北京)股份有限公司等企业和医院具有良好合作关系，优秀者可推荐前往实习、工作。
最近更新：2025年2月20日