博士毕业于南京农业大学，南京农大教授以通讯作者身份发表Nature Communications

本研究针对环境微生物组中物种构成复杂、未知物种多、高质量基因组难挖掘等科技难题，开发了针对三代宏基因组的智能分箱算法LorBin。研究背景指出微生物组是地球生命的"暗物质"，现有认知不足1%，三代测序技术虽能提升序列长度和质量，但仍面临数据量大、错误率高和分箱算法不完善等挑战。研究目的旨在通过多尺度自适应聚类和评估方法，提升基因组重构的质量和数量。结论表明LorBin在性能测试中优于现有工具，能多重构15-189%的高质量单菌基因组，识别特有物种数量达其他工具的2.4-17倍，并可高效识别致病菌和耐药基因，为微生物组分析提供新技术支撑。