近日，我校beat365官网计算机应用技术学科团队成员赵倩副教授为第一作者,硕士研究生马家奇为第二作者，韩轲教授为通讯作者在中科院一区期刊、Top期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》发表研究论文“Mul-SNO: A novel prediction tool for S- nitrosylation sites based on deep learning methods”（Mul-SNO：一种基于深度学习方法的S-亚硝基化位点的创新预测工具）。论文阐述了蛋白质翻译后修饰在蛋白质的加工、成熟以及改变物理和化学性质中起着非常重要的作用，相关位点的修饰过程可能对其性质和功能产生深远的影响。蛋白质S-亚硝基化（SNO）是最重要的翻译后修饰之一，该位点的正确识别在免疫和神经系统的研究以及阿尔茨海默氏病等药物的开发方面有着重要的意义。本研究基于深度学习方法开发了一套经济、高效的SNO位点预测生物信息工具Mul-SNO。beat365官网为该研究成果第一署名单位。本研究工作得到了黑龙江省自然科学基金项目资助。

《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》由美国电气与电子工程师协会IEEE出版，双月刊， 2020年发文量为346篇， Web of Science JCR Q1， 2020年影响因子为5.772， Scopus CiteScore Q1, 2021年CiteScore评分达10.2。该期刊是计算机科学和信息系统领域的领衔期刊之一，主要聚焦于交叉学科和生物医学与健康应用。该期刊主要报道在信息和通信技术与健康、医药、医疗保健、生命科学和生物医学相互交叉的生物医学及健康信息科学领域的最新进展。

我校计算机应用技术学科团队长期致力于生物信息学、计算生物学、数据挖掘与人工智能算法及其实际应用和无线网络及移动群智感知计算等多领域的前沿研究。近年来获得国家自然科学基金、中国博士后基金、省自然科学基金、黑龙江省普通高等学校骨干教师创新能力资助计划、哈尔滨市科技创新人才项目、黑龙江省教育厅科学技术研究项目等20余项资助。