方双桑（fangshuangsang@genomics.cn），副研究员，中科院计算所博士。北京华大生命科学研究院算法团队负责人，主要从事生物信息学与机器学习、单细胞空间组学算法工具数据库等方面的研究。相关成果以第一作者或通讯作者在高水平期刊Nature Communications,Nucleic Acids Research等杂志发表10篇文章，累计引用次数超过1000，其中高被引论文2篇。累计发表SCI文章24篇，带队发表GigaScience与Gigabyte算法专辑两个，申请组学分析算法专利共计16项。获批国自然青年科学基金一项，入选2020年中国博士后创新人才计划项目，中国博士后面上基金一等资助，北京大兴区新国门人才项目，参与多项国家自然基金项目与重点研发计划。《分子诊断学（第4版）》理论教材编委。带队研发了时空单细胞组学亿级数据库StereoMiner，实现华大自研时空技术Stereo-seq的全流程高性能分析工具包Stereopy以及配套高精度空间组学分析算法工具研发，推动算法工具在DCS多组学分析云平台的落地应用。
研究方向：生物信息算法，生物组学大模型，生物领域数据库
现任岗位：华大研究院 北京分院 智能所 专项科学家
教育背景：中国科学院大学 计算机应用技术 博士
参与项目：
1.空间组学算法研发项目
带领算法研发团队开发空间组学分析工具包Stereopy 1个，单细胞空间组学分析算法8个，空间多样本数据整体解读方案3个，支持单细胞空间多组学数据分析全流程；可统计算法工具包下载超6万次，云平台支持1000+次数据分析。发表算法文章8篇，申请专利9个。
2.DCS组学大模型研发项目
带领算法研发团队从头搭建细胞组学数据层，DCS组学模型层算法与应用层算法。目前已建立1.3亿单细胞组学数据库，1000万+实体知识图谱，建立4.6亿参数量基于mamba全新架构的大模型，研发细胞注释，扰动预测，基因调控网络推断等专家算法模型。
论文:
1.Xia, Tianyi; Hu, Luni; ...; Shuangsang Fang. ST-GEARS: Advancing 3D downstream research through accurate spatial information recovery. Nature Communications. 2024
2.Cao, Lei; Yang, Chao; Hu, Luni; ...; Shuangsang Fang. Deciphering spatial domains from spatially resolved transcriptomics with Siamese graph autoencoder. GigaScience. 2024
3.Fang, Shuangsang; Chen, Bichao; et. al. Computational approaches and challenges in spatial transcriptomics. Genomics, Proteomics & Bioinformatics. 2023
4.ShuangSang Fang*, Lei Dong*, Liu Liu, et al. HERB: a high-throughput experimentand reference-guided database of traditional Chinese medicine. 2020. Nucleic Acids Research
5.Fang Shuangsang*, Guo JinCheng*, Zhang Jianhua, Liu Jinna, et al. A P53-related microRNA model for predicting the prognosis of hepatocellular carcinoma patients. J Cell Physiol. 2020;235(4):3569-78
6.Fang Shuangsang*, Zhang Lili*, Guo Jincheng, Niu Yiwei, et al. NONCODEV5: a comprehensive annotation database for long non-coding RNAs. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D308-D14.
7.Li Ziyang*, Fang Shuangsang*, et al. VarBen: Generating in silico Reference Datasets for Clinical Next-Generation Sequencing Bioinfomatics Pipeline Evaluation. The Journal of Molecular Diagnostics. 2020
8.Guo Jincheng*, Fang Shuangsang*, Wu Yang, et al. CNIT: a fast and accurate web tool for identifying protein-coding and long non-coding transcripts based on intrinsic sequence composition. Nucleic Acids Res. 2019;47(W1):W516-W22
9.Zhao Shuangtao*, Fang Shuangsang*, Liu Yanhua*, Li Xixi, et al. The long non-coding RNA NONHSAG026900 predicts prognosis as a favorable biomarker in patients with diffuse large B-cell lymphoma. Oncotarget. 2017;8(21):34374-86
Google scholar 链接：https://scholar.google.cz/citations?hl=zh-CN&user=lHgUr_0AAAAJ
