赵秀举

使用偏最小二乘法、响应面法、自适应弹性网LASSO和图神经网络显著提高功能红曲洛伐他汀等活性成分含量，综合研究开发南瓜资源（组成谱、活性成分提取优化与生物合成、抗炎降糖降脂降血压作用与机制、辛酸及油酸羟化油酸营养强化剂），发育健康营养多组学数据设计、采集、分析与治理（DAAG）全流程技术开发与转化等。

博士教授，研究发育健康营养多组学大数据，拓展代谢组学概念到智能时代，提出生物数据学（biodatatics），概括其类脑生态基础理论（即数据全流程活动机制DCSAE）。学校临床医学ESI新晋全球前1%首要贡献者、学科带头人。发表《生物信息学简报》综述等论文66篇，，医学ESI高被引论文6篇、其中3篇热点。湖北省首届“科技副总”，德国洪堡奖章获得者。

所在研发平台或实验基地：

食品营养与人类健康湖北省工程中心

团队名称

发育健康营养多组学大数据

团队主要研究方向：

倡议BDKIT（生物数据知识智能技术）融合。运用生物化学与分子生物学、微生物学、药理学、分析化学/多组学、统计学（数量经济学、多变量分析、预防医学/流行病学、人工智能/深度学习）等研究模式动物、人（个体早期）发育在健康与营养干预中的功能作用、开发药食资源活性成分。

团队主要成果：

1使用偏最小二乘法、响应面法、自适应弹性网LASSO和图神经网络显著提高功能红曲洛伐他汀等活性成分含量，

2综合研究开发南瓜资源（组成谱、活性成分提取优化与生物合成、抗炎降糖降脂降血压作用与机制、辛酸及油酸羟化油酸营养强化剂）