陈语谦

职称：研究员

电话：+86-755-2603-2700

办公室：G306

Email：cy@pku.edu.cn

个人简介

北京大学科学智能(AI for Science, AI4S)中心主任。分别在台湾大学，麻省理工学院，哈佛大学学习。从事AI for Science研究，发表在Nature子刊、Science子刊、Cell子刊和TPAMI等期刊和ICML、CVPR等会议论文370余篇，H-index为57。在2018后连续入选Elsevier中国高被引学者榜单（计算机学与技术领域），2020年之后连续入选了全球学者学术影响力排行榜，2018之后连续同时入选全球World’s Top 2% Scientists的“终身科学影响力排行榜(career-long impact)”和“年度科学影响力排行榜(single-year impact)”榜单。

累计主持国家科技重大专项、国家重点研发、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-国际(地区)合作与交流项目、省级科技计划、广东省高水平大学“冲补强”计划-深研院AI4S交叉专项及企业技术开发项目。

获MIT青年科学家奖、哈佛大学系统生物学杰出研究奖、深圳人工智能自然科学奖、腾讯犀牛鸟精英人才计划优秀导师奖、深圳市优秀科技学术论文“优秀奖”、深圳市鹏城孔雀计划特聘岗位人才。

目前研究方向

AI for Science，世界模型，自主学习多智能体协作，记忆原生智能

近年承担及参与的主要科研项目

1.新发突发与重大传染病防控国家科技重大专项，2025ZD01901502，微生物核酸序列大语言基础模型构建，2025-12至2028-11，8258.50万元，在研，主持

2.国家重点研发计划“合成生物学”重点专项，2024YFA0917600，人工智能与大数据驱动的生物合成路径设计与高效验证平台构建，2024-12至2029-11，100万元，在研，参与

3.国家自然科学基金委员会，国际(地区)合作与交流项目，62541160275，基于深度学习单细胞多模态数据插补和异构数据统一分析，2026-01至2028-12，45万元，在研，主持

4.云南省科学技术厅，创新引导与科技型企业培育计划，202504BW050004，云南特色植物天然产物小分子高通量分析及AI辅助药物快速筛选关键技术，2025-06至2028-05，100万元，在研，参与

5.广东省高水平大学冲补强计划，深研院AI4S交叉专项（需求牵引类），酶动力学参数预测器的开发及新酶筛选，2025-01至2027-12，100万元，在研，主持

6.广东省高水平大学冲补强计划，深研院AI4S交叉专项（需求牵引类），单细胞药物组学AI模型的研发，2025-01至2027-12，100万元，在研，主持

7.华为技术有限公司，技术开发，化学领域基础模型使能套件技术合作项目，2024-11至2025-12，120万元，结题，主持

代表性论文

详细论文请参考https://orcid.org/0000-0001-9213-9832

Recent Years Referee Papers

1.Chen, Shouzhi, Tang, Zhenchao, You, Linlin, Tian, Yonghong*,Calvin Yu-Chian Chen*, DiConSite: A Unified Topology-Adaptive Architecture for Protein Binding Site Prediction Across Ligand Modalities,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2026

2.Zhenchao Tang, Haohuai He, Shouzhi Chen, Jun Zhu,Jiale Zhou, Jiehui Huang, Yaokun Li, Guanxing Chen*,Linlin You*,Calvin Yu-Chian Chen*,scProtoTransformer: Scalable Reference Mapping Across Molecules, Cells and Donors,Science Advances,2026

3.Zhenchao Tang,Fang Wang,Fan Yang,Jiangning Son,Yiming LiJiale Zhou,YidongSong,Shouzhi Chen,Jun Zhu,Linlin You,Calvin Yu-Chian Chen*,Jianhua Yao*,scTransMIL Bridges Patient-Level Disease States and Single-Cell Transcriptomics for Cancer Screening and Heterogeneity Inference,Nature Communications,2026

4.ZhenchaoTang,GuanxingChen,ShouzhiChen,HaohuaiHe,JiehuiHuang,TiejunDong,JunZhou,LuZhao,LinlinYou,Shouzhi Chen, Zhenchao Tang,Calvin Yu-Chian Chen*, Modal-NexT: Towards unified heterogeneous cellular data integration,Information Fusion,125, 2026, 103479.

5.Linlin You , Zihan Guo , Chau Yuen,Calvin Yu-Chian Chen, Yan Zhang*, H. Vincent Poor*, A framework reforming personalized Internet of Things by federated meta-learning,Nature Communications,2025, 3739

6.Ziduo Yang , Yi-Ming Zhao, Xian Wang, Xiaoqing Liu, Xiuying Zhang, Yifan Li, Qiujie Lv,Calvin Yu-Chian Chen*, Lei Shen*, Scalable Crystal Structure Relaxation Using an Iteration-Free Deep Generative Model with Uncertainty Quantification,Nature Communications,2024,15, 8148(中科院一区,中科院Top, IF:17.3134)

7.Zhenchao Tang, Guanxing Chen, Shouzhi Chen, Jianhua Yao*, Linlin You*,Calvin Yu-Chian Chen*, Modal-nexus auto-encoder for multi-modality cellular data integration and imputation,Nature Communications,2024, 15, 1, 9021 (中科院一区,中科院Top, IF:17.3134)

8.Ziduo Yang, Weihe Zhong, Qiujie Lv, Tiejun Dong, Guanxing Chen,Calvin Yu-Chian Chen*, Interaction-Based Inductive Bias in Graph Neural Networks: Enhancing Protein-Ligand Binding Affinity Predictions from 3D Structures,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2024,46, 12, 8189-8208.(中科院一区,中科院Top, IF:24.3134)

9.Haohuai He, Bing He, Lei Guan, Yu Zhao, Feng Jiang, Guanxing Chen, Qingge Zhu,Calvin Yu-Chian Chen*, Ting Li*, Jianhua Yao*, De novo generation of SARS-CoV-2 antibody CDRH3 with a pre-trained generative large language model,Nature Communications,2024, 15:6867 (中科院一区,中科院Top, IF:17.3134)

10.Weihe Zhong#, Ziduo Yang#,Calvin Yu-Chian Chen*, Retrosynthesis prediction using an end-to-end graph neural network for molecular graph editing,Nature Communications,2023, 14, 3009 (中科院一区,中科院Top, IF:17.3134)

11.Qiujie Lv, Guanxing Chen, Haohuai He, Ziduo Yang, Lu Zhao, Kang Zhang,Calvin Yu-Chian Chen*, TCMBank-the largest TCM database provides deep learning-based Chinese-Western medicine exclusion prediction,Signal Transduction and Targeted Therapy,2023, 8, 127 (中科院一区,中科院Top, IF: 81.2)