热烈祝贺本组何文锋的科研论文被SCI期刊Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences(计算生命科学领域顶刊, JCR Q1/中科院2区)录用 (图)
近日,本人以第一作者身份投稿至 Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences 的文章被录用,论文题目为 “scCMA: A Contrastive Masked Autoencoder Framework for Robust Representation Learning of scRNA-seq Data”。湖南科技大学为第一完成单位,论文作者为 Xiang Chen、Wenfeng He、Junnan Yu、Zhaoyu Fang。22级本科大数据专业学生何文锋完成了所有实验和论文撰写,21级硕士研究生余俊楠和中南大学博士方钊玉参与论文的修订。

Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences 是 Springer 出版的计算生命科学领域顶刊,聚焦计算与生命科学的交叉领域,被 SCI 收录,属 JCR Q1/中科院2区。该刊发表生物信息学、系统生物学、计算生物学及相关方法学的高质量研究,在计算生命科学方向具有广泛影响力。
本文提出了一种新颖的单细胞RNA测序数据分析方法 scCMA,将对比学习与掩码自编码器架构相结合,用于单细胞数据的鲁棒表征学习,有效应对高维稀疏、噪声与批次效应等挑战。实验表明,scCMA 在细胞聚类、批次校正、罕见细胞类型识别等任务上表现优异。该工作会议版本此前已被 ISBRA 2025 接收,现扩展版获期刊录用。
特别值得一提的是,何文锋是大数据科学与技术专业的本科生。他在本科学习阶段即独立完成方法实现、系统实验与论文撰写,并推动成果从会议版扩展至 SCI 期刊录用,充分体现了该专业在科研训练、工程能力与交叉学科创新方面的育人成效。这项工作的完成也离不开导师的指导和团队成员的共同努力。感谢国家自然科学基金(No.62202162)的资助。
相关链接
CC BY-NC-SA 4.0
本文由 Xiang CHEN 陈向 创作,采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议,首发于 https://chenxofhit.xyz 个人网站。
您可以自由地:
- 分享 — 在任何媒介以任何形式复制、发行本作品
- 演绎 — 修改、转换或以本作品为基础进行创作
惟须遵守下列条件:
- 署名 — 您必须给出适当的署名,提供指向本许可协议的链接,同时标明是否(对原始作品)作了修改。您可以用任何合理的方式来署名,但是不得以任何方式暗示许可人为您或您的使用背书。
- 非商业性使用 — 您不得将本作品用于商业目的。
- 相同方式共享 — 如果您再混合、转换或者基于本作品进行创作,您必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发您贡献的作品。
商业使用请联系:[email protected]