姓       名：

常乘

职称及职务：

副研究员，硕导

招生专业：

研 究 方 向：

计算蛋白质组学、生物大数据

联系方式：

邮  箱：changchengbio@163.com   或  changcheng@ncpsb.org.cn

电  话： 15810300230（微信：ccpacer），010-61777046

主要科研领域与方向：

现任中国生物信息学学会生物数据资源专委会委员，长期从事计算蛋白质组学及生物信息学研究，形成了具有自主知识产权的大规模蛋白质组数据精准解析流程和相应算法、软件。近年来主持国家重点研发计划（课题负责人）、国家自然科学基金项目、蛋白质组学国家重点实验室自主研究课题多项；曾获2020年中国发明协会发明创新奖一等奖（排名第4），2016年第九届中国蛋白质组学大会优秀青年学者报告奖、2024年第九届科学数据大会优秀青年报告奖；授权国家发明专利6项、软件著作权6项；以第一作者/通讯作者（含共同）在Nature Machine Intelligence, Nature Communications（2篇）, Nucleic Acids Research, Briefings in Bioinformatics, Bioinformatics, Analytical Chemistry等期刊发表SCI论文多篇（H-index 20）。 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0361-2438，网址：https://www.researchgate.net/profile/Cheng-Chang-28。

代表性论文（*共同通讯作者，#共同第一作者）：

1. Liu Yi#, Yang Yun#, Chen Wendong, Shen Feng, Xie Linhai, Zhang Yingying, Zhai Yuanjun, He Fuchu, Zhu Yunping*, Chang Cheng*. DeepRTAlign: toward accurate retention time alignment for large cohort mass spectrometry data analysis. Nature Communications, 2023, 14, 8188.

2. Yang Tingpeng, Ling Tianze, Sun Boyan, Liang Zhendong, Xu Fan, Huang Xiansong, Xie Linhai, He Yonghong, Li Leyuan, He Fuchu, Wang Yu*, Chang Cheng*. Introducing π-HelixNovo for practical large-scale de novo peptide sequencing. Brief Bioinform, 2024, 25, doi:10.1093/bib/bbae021.

3. Liu Xian#, Xu Kaikun#, Tao Xin, Yin Ronghua, Ren Guangming, Yu Miao, Li Changyan, Chen Hui, Zhao Ke, Xiang Shensi, Gao Huiying, Bo Xiaochen*, Chang Cheng*, Yang Xiaoming*. ExpressVis: a biologist-oriented interactive web server for exploring multi-omics data. Nucleic Acids Research, 2022, 5;50 (W1):W312-W321.

4. Yang Jinghan#, Gao Zhiqiang#, Ren Xiuhan, Sheng Jie, Xu Ping, Chang Cheng*, Fu Yan*, DeepDigest: Prediction of Protein Proteolytic Digestion with Deep Learning, Analytical Chemistry, 2021, 93: 6094-6103（Supplementary Cover)

5. Chang Cheng#, Gao ZhiQiang#, Ying Wantao#, Fu Yan*, Zhao Yan, Wu Songfeng, Li Mengjie, Wang Guibin, Qian Xiaohong*, Zhu Yunping*, He Fuchu*, LFAQ: towards unbiased label-free absolute protein quantification by predicting peptide quantitative factors, Analytical Chemistry, 2019, 91: 1335-1343.