李舒敏，博士，助理教授，2022年毕业于香港大学计算机系，师从罗锐邦教授，随后在香港大学生物医学学院黄渊华教授与计算机学院罗锐邦教授课题组开展联合博士后研究。研究聚焦人工智能、机器学习与计算生物学的交叉前沿，致力于研发面向复杂生物医学数据的 AI 模型与算法，包括基因组基础模型、多模态表征学习、多组学数据整合及遗传变异功能预测等，并探索生成式人工智能与大模型技术在生命科学和精准医学中的应用。
近年已发表论文 7 篇，代表性成果发表在 Genome Medicine（领域顶级期刊，一区Top）、 Patterns（Cell 子刊）、Nature Computational Science（Nature 子刊）、Bioinformatics（CCF A）等国际期刊；相关方法与工具被国内外同行广泛使用，近三年单篇引用超过 300，并获得 2024 年度 Cell 出版社最受欢迎中国论文 （交叉学科）。担任 GIW/ISCB 2025 会议秘书、BIBM 2025/2026程序委员，并受邀担任本领域内知名期刊审稿人，包括：Nature Genetics、Nature Communications、Genome Biology、Bioinformatics、Bioinformatics Advances、Quantitative Biology等。
研究兴趣
我的研究方向是 AI for Science（AI4S），主要开发能够“读懂基因组、理解细胞状态、辅助科学发现”的人工智能模型。我们将 DNA 序列和单细胞多组学数据视为可供 AI 学习的“生命语言”和“细胞状态”，利用深度学习、基础模型、生成模型和智能体等技术，预测基因功能、细胞变化及遗传变异的影响。 目前主要包括三个方向：
基因组语言模型（Genomic Language Model） 使用 Transformer、状态空间模型和自监督学习等方法，从大规模 DNA 序列中学习基因组规律，预测基因调控、分子表型及遗传变异的功能。
AI4S 智能体（AI Agent for Science） 将大语言模型与文献、数据库和生物信息学工具结合，构建能够自动检索证据、调用分析工具、解释结果并辅助提出科学假设的科研智能体。
AI 虚拟细胞（AI Virtual Cell） 基于单细胞多组学数据构建细胞基础模型和生成模型，学习细胞状态及其变化规律，预测细胞在基因扰动、药物处理或疾病环境下的响应。
招生信息
2026年还有2名硕士研究生名额，欢迎新入学还未确定导师的硕士生联系。
2027年招收2名硕士研究生（学硕/专硕）还有名额，欢迎推免及考研通过的同学提前联系，以及优秀本科生进组。
期望学生：✅有自驱力 ✅愿意学习新东西 ✅做事认真 ✅保持好奇心。
技术上需要：1) 较强的编程能力，2) 深度学习基础，3）良好的语言逻辑能力。
培养理念：做有价值的研究，也拥有健康、可持续的生活。
从 idea 到成果的扎实指导：提供有潜力的研究方向，并在选题、实验和论文写作中给予细致指导；
高质量科研与发展机会：支持冲击领域顶刊及 CCF A 类会议，并积极推荐优秀学生前往高水平院校和科研机构深造；
自由、有温度的科研氛围：鼓励探索与交流，不提倡无效内卷，尊重个人节奏，支持运动健身与科研生活平衡。在确保按期毕业与科研进展的前提下，支持同学开展实习、交流访问及合作研究。
申请方式：请将个人简历发送至【lishumin@szu.edu.cn】，并简要说明你的研究兴趣、相关经历以及希望探索的方向。邮件标题建议为：姓名–学校–专业–申请硕士/本科科研/实习。
欢迎对 AI、机器学习及其在生命科学中的应用 感兴趣的研究生/本科生加入课题组！
教育背景
1、2018.09-2022.07：香港大学 ，计算机科学，哲学博士
2、2015.09-2018.01：哈尔滨工业大学（深圳），计算机科学与技术，工学硕士
3、2011.09-2015.07：沈阳航空航天大学，网络工程，工学学士
工作经历
1、2026.02-至今：深圳大学，助理教授
2、2024.04-2025.12：香港大学，博士后研究员
3、2023.06-2023.12：香港大学，博士后研究员
4、2022.11-2023.05：L3 Bioinformatics，高级研究科学家
科研项目
2027. 01 - 2029. 12, 国家自然科学基金青年项目 (C类), 主持
2026. 03 - 2026. 10, 深圳大学AI4S培育项目, 主持
代表性成果
#为共同第一作者，*为共同通讯作者。全部发表情况请参阅：https://scholar.google.com/citations?user=Ol21idUAAAAJ&hl=en
[1] Shumin Li(李舒敏), Ruibang Luo* , Yuanhua Huang*. xDecoder unlocks the potential of genomic foundation models for few-shot personal gene expression prediction. Molecular Systems Biology (欧洲分子生物学组织官方期刊, 中科院一区Top, 五年影响因子：8.79)
[2] Shumin Li(李舒敏) # , Bin Yan# , Thomas KT Li# , Jianliang Lu, Yifan Gu, Yueqiu Tan, Fei Gong, Tak-Wah Lam, Pingyuan Xie* , Yuexuan Wang* , Ge Lin* , Ruibang Luo* . Ultra-low-coverage genome-wide association study—insights into gestational age using 17,844 embryo samples with preimplantation genetic testing. Genome medicine （中科院一区 Top，五年影响因子：13.8） 15, no. 1 (2023): 10
[3] Zhenxian Zheng# , Shumin Li(李舒敏)# , Junhao Su# , Amy Wing-Sze Leung, TakWah Lam, and Ruibang Luo* . Symphonizing pileup and full-alignment for deep learning-based long-read variant calling. Nature Computational Science（中科院一 区 Top，五年影响因子：17.6） 2, no. 12 (2022): 797-803
[4] Shumin Li(李舒敏)# , Jiajun Ma# , Tianyi Zhao, Yuran Jia, Bo Liu, Ruibang Luo* , and Yuanhua Huang* . CellContrast: Reconstructing spatial relationships in single-cell RNA sequencing data via deep contrastive learning. Patterns（Cell 子刊，五年影响因子：7.7） 5, no. 8 (2024).[3]
[5] Shumin Li(李舒敏) *#, Yiding Wang# , Chi-Man Liu# , Yuanhua Huang, Tak-Wah Lam, and Ruibang Luo* . AutoPM3: Enhancing Variant Interpretation via LLM-driven PM3 Evidence Extraction from Scientific Literature. Bioinformatics（国际计算生物学会官方期刊，CCF A，五年影响因子：7.1） (2025): btaf382
[6] Shumin Li(李舒敏)# , Bin Yan# , Binbin Wu# , Junhao Su, Jianliang Lu, Tak-Wah Lam, Kenneth R. Boheler*, Ellen Ngar-Yun Poon* , and Ruibang Luo* . Integrated modeling framework reveals co-regulation of transcription factors, miRNAs and lncRNAs on cardiac developmental dynamics. Stem cell research & therapy（中科院二区 Top， 五年影响因子：7.9）14, no. 1 (2023): 247.
