曹学正

教授 \ 博士生导师

xzcao@xmu.edu.cn

物理楼 674

1.软凝聚态统计与生物物理交叉（癌变细胞核仁的非平衡凝聚熟化等） 2.生物大分子结构与动力学（肺黏液和染色质等的动态力学响应） 3.功能聚合物网络（靶向设计新能源聚电解质和导电高分子膜等） 4.高分子软物质流变理论计算（开发高效精准算法与计算机源代码等）

陈虎

教授

chenhu@xmu.edu.cn

物理楼 310

单分子生物物理实验（单分子操纵与荧光）与理论（分子建模与模拟）， 蛋白质的力学响应，蛋白质去折叠与折叠动力学，蛋白质与核酸的相互作用

郭文熹

教授

wxguo@xmu.edu.cn

物理大楼 456

柔性导电材料与器件、软凝聚态物理、蛋白质基智能传感系统、柔性太阳能电池

黄巧玲

副教授 \ 博士生导师

qlhuang@xmu.edu.cn

物理大楼 676

（1）细胞物理学（2）生物材料表界面过程研究（3）机器学习应用于生物材料优化

乐世敏

教授 \ 博士生导师

leshimin@xmu.edu.cn

物理大楼 633

单分子与单细胞生物物理、软凝聚态物理、生物医用材料等；

李翔

助理教授

xianglibp@xmu.edu.cn

物理大楼361

生命系统通常都是开放、远离平衡态的复杂系统，同样遵循基本的物理学定律。我们主要从事物理学与生命科学交叉领域的研究，致力于运用复杂系统、统计力学以及能量景观和耗散等方法，通过揭示细胞信号网络动力学与非平衡统计物理特性，为对生命系统功能的理解及调控提供理论基础，为推动人类健康的策略与生命科学的发展提供交叉学科学术视野。

林昶旭

副教授 / 硕士生导师

lincx@xmu.edu.cn

物理大楼 361

本研究组研究兴趣集中于第四研究范式——大数据范式的构建。在第四研究范式中机器学习、深度学习算法可以对基础学科革命性的支撑作用，但同时其作用的有效发挥是需要巨量的数据作为基础。然而在物理、化学、生物等实验学科中，由人工获取数据所需的单位时间、金钱成本往往过于巨大。同时也容易因为人工造成数据质量的波动，从而影响大数据范式应用的有效性。基于此需求，本研究组致力于综合运用机器人、电子信息、自动控制、算法等方法，构建实验自动化体系，以响应对于高通量、高质量数据的需求。相关科技政策和产业资本正在逐渐汇聚起对于这一重大需求的关注和热潮，参与相关研究的研究生同学学习和研究过程，将可以收获与社会需求具有相当符合程度的工程能力、代码能力和逻辑思维。

林友辉

教授

linyouhui@xmu.edu.cn

物理楼 679

软物质与生物物理、生物软凝聚态物理、仿生催化、荧光超分辨技术用于单颗粒纳米催化表征

马锐

副教授

ruima@xmu.edu.cn

物理大楼304

细胞膜与细胞骨架力学，生物分子马达与非平衡统计力学

吴晨旭

教授

cxwu@xmu.edu.cn

物理大楼 607

Soft condensed matter physics

吴建洋

教授

jianyang@xmu.edu.cn

物理大楼 603

非常规能源力学；可燃冰开采关键物理问题；微纳材料力与热学；机器学习与分子模拟

徐俊

教授

xujun@xmu.edu.cn

物理楼 621

聚合物-无机纳米复合材料，二维黑磷烯杂化材料，过渡金属氧化物、碳化物的制备 锂离子电池电极材料，光电催化电极材料

游智鸿

教授 \ 博士生导师

zhyou@xmu.edu.cn

物理楼 418

活性物质、软物质与生物物理、非平衡统计物理

张志森

副教授

zhangzs@xmu.edu.cn

物理大楼 303

结晶成核理论；机器学习；水合物成核机制；水结冰成核调控；生物矿化