þ研究方向：环境风险与毒理学大数据挖掘、生态毒理学、计算毒理学

近年来围绕典型新污染物、环境内分泌干扰物（EDCs），开展了环境暴露监测-毒性机制识别-生态和健康效应与风险评估的系统性研究。主要研究方向包括：

（1）海洋生物对污染物胁迫（如重金属、阻燃剂和纳米材料等）的毒性效应及生态风险评估；

（2）EDCs暴露与代谢综合征的关系及干扰糖、脂代谢的作用机制；

（3）整合利用环境计算化学与大数据分析、化学生物学、分析化学等研究手段诠释EDCs毒性作用机制；

（4）构建基于机器学习的毒性预测模型，服务于化学品的风险评估与管控。

面向“重视新污染物治理”的生态文明建设重大需求，开展了机制驱动和数据驱动下海岸带新污染物生态健康评估与风险预测的研究工作。新污染物的主要来源是合成化学品以及生产过程中的副产物，具有种类多样性、环境持久性、危害隐蔽性等特点。从源头管控有害化学品，识别、鉴定和评估其生态风险性是保障人类健康的基础，也是支撑科学决策的重要依据。围绕国务院办公厅印发的《新污染物治理行动方案》中指出的“筛-评-控”逐级识别与分类管理的新污染物治理体系，遵循“性质/行为”→“生物累积”+“毒性靶标”→“毒性效应”→“危害性筛查和预测”的思路，使用传统毒理学、高通量组学、大数据机器学习、定量构效关系（QSAR）模型等方法技术开展如下研究工作：

1. 阐明新污染物毒性机制，研究其对生长发育、内分泌调节等关键生物过程的影响，关联多水平分子靶标，构建有害结局路径（AOP），筛选敏感生物标记物；
2. 高通量预测新污染物与关键靶点生物大分子的相互作用，识别干扰主要毒性通路的关键结构特征，构建多毒性终点的机器学习预测模型；
3. 研发高通量计算毒理预测技术及软件，识别新污染物的警示子结构，填补毒性数据的巨大缺口，发展绿色环保满足生态经济发展需求的替代品，从源头上降低环境健康风险。

研究工作围绕化学品的多终点、多靶点毒性效应，应用多学科知识（生物、化学、物理、数学、环境化学、分析化学、计算机科学等），建立大数据挖掘、高通量毒性测试和机器学习建模相结合识别化学品关键致毒生物靶标的新方法，实现由研究人员随机选择特定单一生物靶点、孤立计算毒理预测模型的传统识别模式，到研发多毒性靶标、新污染物综合毒性高通量筛查和预测平台的转变，具有理论技术的创新性。研究结果系统地阐明了典型新污染物的毒性机制，识别了敏感生物标记物，完善了AOP框架构建策略，建立了新污染物危害性筛查和风险预测的综合平台，符合我国目前新污染物治理的迫切需求，具有重要意义和应用价值。

现任海洋生态毒理组副组长，山东省泰山学者青年专家，中国科学院青年创新促进会会员，中国化学会会员、中国毒理学会会员、山东环境科学学会会员。先后主持了国家自然科学基金面上项目（22376215、21677173）、国家自然科学基金山东省联合基金（子课题，U22A20618）、国家自然科学基金重点基金（子课题，41530642）、青年基金（21107136）、泰山学者青年专家、中国科学院青年创新促进会人才项目、国际科学基金（IFS）、山东省自然科学基金面上项目和烟台市科技创新发展计划等项目，参与了国家973计划课题、863重大项目等课题研究。

目前，已在Environmental Health Perspectives、Journal of Hazardous Materials、Science of The Total Environment、Environmental pollution、ACS Sustainable Chemistry & Engineering和《科学通报》等期刊发表相关论文60余篇，并参编4本专著，授权发明专利3项，获软件著作权1项。任副研究员以来，以第一作者或通讯作者TOP期刊15篇，累计影响因子117.1，入选《生态毒理学报》第四届编委会委员和烟台市科技专家库。总他引1200余次，引文包括Environmental Science and Technology、Water Research和Journal of Hazardous Materials等环境领域TOP期刊。研究成果在国内外相关领域产生了一定的学术影响，方法学及研究结论得到了广泛引用和正面评价。

先后获教育部高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）一等奖、烟台市自然科学奖（二等）和山东环境科学学会环境保护科学技术奖（三等）各1项。培养的10名研究生分别获得中国科学院院长特别奖、国家奖学金、刘瑞玉奖学金、朱李月华奖学金等，积累了丰富的研究生指导经验。任职期间先后获研究所“优秀党支部书记” (2018)、“优秀共产党员”(2022、2017) 和“优秀职工” (2021、2019、2017) 称号，所在党支部获“2017年度优秀党支部”。