姓名：王普
职称：副教授
最高学位：博士
行政职务：无
所属硕点：电子信息
所在系院：计算机工程学院
联系方式：电话：15079862010、QQ：58182546；邮箱：58182546@qq.com
专业方向：计算机技术
人工智能、机器学习、生物信息学等。
研究成果：
简述：中国人工智能学会会员，主要从事机器学习和生物信息学方面的研究工作，包括机器学习算法设计及应用、生物医学数据分析与挖掘、进化计算等方面，以第一作者或通讯作者发表学术论文十几篇，其中SCI收录10篇。主持并完成国家自然科学基金项目1项、江西省自然科学基金项目1项；主持在研湖北省自然科学基金（联合基金）项目1项；参与国家自然科学基金项目6项、省部级项目9项。作为主要参与人，荣获2015年度江西省自然科学奖二等奖。
代表性成果：
1.Pu Wang, Weihao Liu*, Bo Hang. Umami-MMF: Multimodal Fusion of Graph and Sequence Features for Enhanced Umami Peptide Identification. The 23rd Asia Pacific Bioinformatics Conference (APBC 2025, CCF).
2.Weihao Liu, Xiaoli Li, Bo Hang, Pu Wang*. EnGCI: enhancing GPCR-compound interaction prediction via large molecular models and KAN network. BMC Biology, 2025, 23, 136.
3.Minchao Jiang; Renfeng Zhang; Yixiao Xia; Gangyong Jia; Yuyu Yin; Pu Wang*; Jian Wu*; Ruiquan Ge*. i2APP: A Two-Step Machine Learning Framework For Antiparasitic Peptides Identification. Frontiers in Genetics, 2022, 13:884589.
4.Yixiao Xia, Minchao Jiang, Yizhang Luo, Guanwen Feng, Gangyong Jia, Hua Zhang, Pu Wang*, Ruiquan Ge*. SuccSPred2.0: A Two-Step Model to Predict Succinylation Sites Based on Multifeature Fusion and Selection Algorithm. Journal of Computational Biology, 2022. 29(10): 1085-1094.
5.Pu Wang; Xiaotong Huang; Wangren Qiu; Xuan Xiao*. Identifying GPCR-drug interaction based on wordbook learning from sequences. BMC Bioinformatics, 2020, 21: 150.
6.Ruiquan Ge; Guanwen Feng; Xiaoyang Jing; Renfeng Zhang; Pu Wang*; Qing Wu*. EnACP: An Ensemble Learning Model for Identification of Anticancer Peptides. Frontiers in Genetics, 2020, 11: 760.
7.Ruiquan Ge; Renfeng Zhang; Pu Wang*. Prediction of Chronic Diseases With Multi-Label Neural Network. IEEE Access, 2020, 8: 138210-138216.
8.Pu Wang; Ruiquan Ge; Xuan Xiao; Manli Zhou; Fengfeng Zhou*. hMuLab: A Biomedical Hybrid MUlti-LABel Classifier Based on Multiple Linear Regression. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2017, 14(5): 1173-1180.
9.Pu Wang#; Ruiquan Ge#; Xuan Xiao; Yunpeng Cai*; Guoqing Wang*; Fengfeng Zhou*. Rectified-Linear-Unit-Based Deep Learning for Biomedical Multi-label Data. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2017, 9(3): 419-422.
10.Pu Wang#; Rui-Quan Ge#; Li-Ming Liu; Xuan Xiao; Ye Li*; Yun-Peng Cai*. Multi-label Learning for Predicting the Activities of Antimicrobial Peptides. Scientific Reports, 2017, 7(1): 2202.
科研项目：
1.湖北省自然科学基金联合基金项目，2024AFD038，基于人工智能的GPCR配体虚拟筛选方法研究，2024.03-2026.03，在研，主持。
2.国家自然科学基金应急管理项目，61841104，基于异构神经网络的多源信息融合方法及其在药物-靶标相互作用预测中的应用研究，2019-01-01至2020-04-24，已结题，主持。
3.国家自然科学基金面上项目，52178422，复杂光照下路面三维形貌数字化的稠密精确测量问题研究，2022-01-01至2025-12-31，在研，参与。
4.国家自然科学基金地区项目，61462047，对具有非平衡多标签特性的蛋白质功能类型分类预测研究，2015-01-01至2018-12-31，已结题，参与。
5.国家自然科学基金青年项目，61402209，直方图平移可逆信息隐藏算法的统一框架及其性能优化研究，2015-01-01至2017-12-31，已结题，参与。
6.江西省自然科学基金项目，20114BAB211013，信息融合技术在受体及抗菌肽分子识别中的应用，2012-01-01至2014-12-31，已结题（优秀），主持。
教授课程：
《深度学习》，《移动应用开发》；《计算机基础与计算思维》
工作经历：
2020.01－今，湖北文理学院，副教授
2018.10－2019.12 ，湖北文理学院，讲师
2013.01－2018.9，景德镇陶瓷大学，讲师
2009.09－2012.12， 景德镇陶瓷大学，助教
学习经历：
2013.9-2017.6，中国科学院深圳先进技术研究院，博士，获工学博士学位
2006.9-2009.6，景德镇陶瓷大学，硕士，获工学硕士学位
2002.9-2006.6，景德镇陶瓷大学，本科，获工学学士学位
招生意愿：
有意在人工智能、机器学习、生物计算方向上研究的学生。
