一、基本信息

李梅，博士，生命科学学部讲师，硕士研究生导师

电子邮箱：meili@hubu.edu.cn

研究方向：生物统计学、生物信息学、大数据分析、机器学习

二、教育背景

2017.09—2023.06  华中农业大学，作物生物技术，农学博士

2013.09—2017.06  华中农业大学，信息与计算科学，理学学士

三、工作经历

2023.07至今      湖北大学生命科学学院，讲师

四、科研项目

1.        国家自然科学基金青年项目（32500535），基于异方差和机器学习的基因与环境互作检测算法研究和软件研制，2026.01-2028.12，主持

2.        国家自然科学基金面上项目（32070557），高通量标记关联群体高效快速检测环境互作QTN方法学研究和软件包研制，2021.01-2024.12，参与

3.        国家自然科学基金面上项目（31871242），高通量快速检测含有杂合基因型关联群体的多位点GWAS方法学研究及其软件包研制，2019.01-2022.12，参与

五、代表性论文（^#共同第一作者；^*通讯作者）

1.        Li, M. & Zhang, Y. M*. (2025). 3vGCIM: a compressed variance component mixed model for detecting QTL-by-environment interactions in RIL population. Journal of Genetics and Genomics, doi:10.1016/j.jgg.2025.05.011.

2.        Chai, L^#., Shun, Y^#., Xue, L., Yang, Y*. & Li, M*. (2025). Insights into the association of Nicotiana tabacum health with eukaryotic microbial community and environmental factors. Frontiers in Plant Science, 16, 1563283.

3.        Mao, Y^#., Xu, W^#., Shun, Y., Chai, L., Xue, L., Yang, Y*., & Li, M*. (2025). A multimodal model for protein function prediction. Scientific Reports, 15(1), 10465.

4.        Li, M^#., Zhang, Y. W^#., Zhang, Z. C., Xiang, Y., Liu, M. H., Zhou, Y. H., Zuo, J.F., Zhang, H.Q., Chen, Y., & Zhang, Y. M*. (2022). A compressed variance component mixed model for detecting QTNs and QTN-by-environment and QTN-by-QTN interactions in genome-wide association studies. Molecular Plant, 15(4), 630-650.

5.        Li, M., Zhang, Y. W., Xiang, Y., Liu, M. H., & Zhang, Y. M*. (2022). IIIVmrMLM: the R and C++ tools associated with 3VmrMLM, a comprehensive GWAS method for dissecting quantitative traits. Molecular Plant, 15(8), 1251-1253.

6.        Hong, H. L^#., Li M^#., Chen Y. J^#., Wang, H. R., Wang, J., Guo, B. F., Gao, H. W., Ren, H. L., Yuan, M., Han, Y. P*., & Qiu L*. (2022). Genome-wide association studies for soybean epicotyl length in two environments using 3VmrMLM. Frontiers in Plant Science, 13, 1026581.

7.        Zhang, Y. W., Han, X. L., Li, M., Chen, Y., & Zhang, Y. M*. (2024). IIIVmrMLM. QEI: An effective tool for indirect detection of QTN-by-environment interactions in genome-wide association studies. Computational and Structural Biotechnology Journal, 23, 4357-4368.

8.        Su, J., Ma, Q., Li, M., Hao, F., & Wang, C*. (2018). Multi-locus genome-wide association studies of fiber-quality related traits in Chinese early-maturity upland cotton. Frontiers in Plant Science, 9, 1169.

六、软件著作权

1.        生物统计学工具箱软件 [简称：BiosTool] V1.0，2025-04，2025SR0629926

2.        多模态蛋白质功能预测软件 [简称：MMPFP] V1.0，2025-06，2025SR1058742

七、荣誉及奖励

1.        指导研究生获国家奖学金（2025年）

2.        指导学生获第九届全国大学生生命科学竞赛（科学探究类）国家二等奖、湖北省一等奖（2024年）

3.        湖北省人才计划（2023年）

4.        博士研究生国家奖学金（2022年）

5.        硕士研究生国家奖学金（2018年）