侯庆振，山东大学国家健康医疗大数据研究院生物信息大数据中心主任，山东大学博士生导师，山东产业技术研究院博士生导师，山东大学公共卫生学院生物统计学系副教授，山东大学青年学者未来计划，中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会委员，担任Nature Machine Intelligence, Bioinformatics, Briefings in Bioinformatics, Communications Chemistry等多个杂志审稿人。主持国家自然科学基金面上项目，参与国家自然科学基金重点项目，国家重点研发等省部级课题多项。

研究方向和领域：

开展计算与数据驱动的生物医学研究，涵盖生物语言大模型、蛋白质功能与结构预测、抗体设计、单细胞/空间转录组分析及多组学整合，整合机器学习和深度学习技术，探索疾病的分子机制和群体遗传规律。

科研项目（部分代表性课题）：

1. 国自然面上项目，跨组学超图队列数据库介导的精准干预因果生物标记高通量识别与鉴定方法研究，49万，2025-01 - 2028-12，项目负责人。

2. 国家科技重大专项（科技部），全球变化驱动下新发突发传染病大流行风险机制、智慧化预警与防控研究，64万，2026-03 - 2029-02，子课题负责人。

3. 国自然重点项目，数据安全隐私保护背景下多中心联邦因果推断方法在生物组学数据中的应用研究，20万，2023-08，子课题负责人。

4. 国家科技重大专项（科技部），面向全媒体的老年健康大数据知识库和老年健康自主管理方法研究-老年照护健康知识图谱示范应用，8.7万，2020-12，课题负责人。

5. 山东省自然基金重大基础研究，基于时空多组学整合的动脉粥样硬化疾病动态演变调控网络及干预研究，48万，2025-01，课题负责人。

6. 国自然专项项目，国家自然科学基金联合基金优秀成果大数据挖掘与成果贯通机制研究，5.5万，2024-01，课题负责人。

7. 河南省重大科技专项，构建面向残老人群的主动健康预测预警模型，20万，2025-01，课题负责人。

8. 横向项目（山东省精神卫生中心），重大精神疾病精准诊疗标记物及辅助决策系统研发，50万，2022-06，项目负责人。

近五年第一或通讯代表性著作：

1.Wei, Z., Zhou, N., Jing, M., Cai, Y., Zhang, Y., Wang, X., Wang, L., Wu, D., Xue, F., & Hou, Q. (2025). SVAtlas: A Comprehensive Single Extracellular Vesicle Omics Resource. Nucleic Acids Research. [中科院1区，TOP期刊， 五年影响因子 16.8]

2. Hou, Q., Rooman, M., & Pucci, F. (2023). Enzyme stability-activity trade-off: new insights from protein stability weaknesses and evolutionary conservation. Journal of Chemical Theory and Computation.[中科院1区，TOP期刊]

3.Wang, C., Yuan, C., Wang, Y., Chen, R., Shi, Y., Patti, G., & Hou, Q. (2023). MPI-VGAE: protein-metabolite enzymatic reaction link learning by variational graph autoencoders. Briefings in Bioinformatics. [数学与计算生物学1区，TOP期刊]

4. Hou, Q., Waury, K., Gogishvil,D., & Feenstra, A., (2022). Ten quick tips for sequence-based prediction of protein properties using machine learning. PLOS Computational Biology.  [Education paper, 数学与计算生物学1区，TOP期刊]

5. Hou, Q., Stringer, B., Waury, K., Capel, H., Haydarlou, R., Xue, F., Abeln, S., Heringa, J., & Feenstra, A., (2021). SeRenDIP-CE: Sequence-based Interface Prediction for Conformational Epitopes. Bioinformatics, btab321. [数学与计算生物学1区，TOP期刊，CCF-A]

6. Hou, Q., Pucci, F., Ancien, F., Kwasigroch, J. M., Bourgeas, R., & Rooman, M. (2021). SWOTein: A structure-based approach to predict stability Strengths and Weaknesses of prOTEINs. Bioinformatics, btab034.[数学与计算生物学1区，TOP期刊，CCF-A]

7. Hou, Q., Kwasigroch, J. M., Rooman, M., & Pucci, F. (2020). SOLart: a structure-based method to predict protein solubility and aggregation.Bioinformatics,36(5), 1445-1452.[数学与计算生物学1区，TOP期刊，CCF-A]

8. Hou, Q., De Geest, P. F., Griffioen, C. J., Abeln, S., Heringa, J., & Feenstra, K. A. (2019). SeRenDIP: SEquential REmasteriNg to DerIve profiles for fast and accurate predictions of PPI interface positions. Bioinformatics, 35(22), 4794-4796.[数学与计算生物学1区，TOP期刊，CCF-A]

9. Hou, Q., De Geest, P. F., Vranken, W. F., Heringa, J., & Feenstra, K. A. (2017). Seeing the trees through the forest: sequence-based homo-and heteromeric protein-protein interaction sites prediction using random forest.  Bioinformatics, 33(10), 1479-1487.[数学与计算生物学1区，TOP期刊，CCF-A]

10. Zhang, X., Song, X., Hu, G., Yang, Y., Liu, R., Zhou, N., ... & Hou, Q. (2024). Landscape of Intrinsically Disordered Proteins in Mental Disorder Diseases. Computational and Structural Biotechnology Journal. [生物学2区]

11. Hou, Q., Pucci, F., Pan, F., Xue, F., Rooman, M., & Feng, Q. (2022). Using metagenomic data to boost protein structure prediction and discovery. Computational and Structural Biotechnology Journal.[生物学2区]

12. Pan, F., Zhao, H., Nicholas, S., Maitland, E., Liu, R., & Hou, Q. (2021). Parents’ Decisions to Vaccinate Children against COVID-19: A Scoping Review. Vaccines, 9(12), 1476. [医学2区]

13. Yang, Y., Wei, Z., Cia, G., Song, X., Pucci, F., Rooman, M., ... & Hou, Q. (2024)MHCII-peptide presentation: an assessment of the state-of-the-art prediction methods. Frontiers in immunology, 15, 1293706. [医学2区]

14. Meng, F., Zhou, N., Hu, G., Liu, R., Zhang, Y., Jing, M., & Hou, Q. (2024). A Comprehensive Overview of Recent Advances in Generative Models for Antibodies. Computational and Structural Biotechnology Journal. [生物学2区]