个人简介
郑良涛，男，1986年9月出生，瑶族，研究生学历，博士，特聘教授，博士生导师。郑良涛致力于利用前沿的多组学技术和生物信息学方法揭示肿瘤发生发展机制、肿瘤免疫逃逸机制和肿瘤治疗的响应和耐药机制；发现预后和治疗的生物标志物，以及创新性药物靶点。以第一作者或通讯作者在国际顶级学术期刊发表论文多篇，包括Cell,Nature,Nature Medicine,Science,Blood等，引用累计超7000次（谷歌学术统计）。获得2020年北京市科学技术奖自然科学奖一等奖（第四完成人）。担任多个学术期刊的审稿人，包括Immunity,Advanced Drug Delivery Reviews,Cell Reports Medicine等，独立完成超过50项审稿工作。
工作经历
2025年10月至今 |
重庆医科大学信息与肿瘤免疫研究院 |
特聘教授 |
2021年2月至2025年9月 |
北京百奥智汇科技有限公司 |
高级科学家、首席科学家 |
2019年4月至2019年9月 |
美国Amgen公司旧金山研发中心 |
访问科学家 |
教育经历
2015年9月2021年1月 |
北京大学，整合生命科学（生物学） |
博士，导师：张泽民教授 |
2009年9月至2012年6月 |
浙江大学，生物信息学 |
硕士，导师：郑树教授 |
2005年9月是2009年6月 |
华中科技大学，生物信息技术 |
本科 |
研究方向
(1)单细胞组学数据和空间组学数据的生物信息方法开发
(2)多组学技术解析肿瘤的发生发展过程，揭示肿瘤治疗的响应和耐药机制
(3)生物信息学发现预后和治疗的生物标志物、构建预测模型
(4)生物信息学在创新性药物靶点和新药开发中的应用
代表性科研论文（*：共同第一作者；✉：共同通讯作者）
1.Zheng, L.*, Qin, S.*, Si, W.*, Wang, A., Xing, B., Gao, R., Ren, X., Wang, L., Wu, X., Zhang, J., et al. (2021). Pan-cancer single-cell landscape of tumor-infiltrating T cells.Science374, abe6474.
2.Zheng, C.*,Zheng, L.*, Yoo, J.-K.*, Guo, H.*, Zhang, Y.*, Guo, X.*, Kang, B., Hu, R., Huang, J.Y., Zhang, Q., et al. (2017). Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing.Cell169, 1342-1356.e16.
3.Guo, X.*, Zhang, Y.*,Zheng, L.*, Zheng, C.*, Song, J., Zhang, Q., Kang, B., Liu, Z., Jin, L., Xing, R., et al. (2018). Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing.Nature Medicine24, 978–985.
4.Zhang, L.*, Yu, X.*,Zheng, L.*, Zhang, Y.*, Li, Y., Fang, Q., Gao, R., Kang, B., Zhang, Q., Huang, J.Y., et al. (2018). Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer.Nature564, 268–272.
5.Nie, J.*✉, Wang, C.*,Zheng, L.*✉, Liu, Y., Wang, C., Chang, Y., Hu, Y., Guo, B., Pan, Y., Yang, Q., Hu, X.✉, & Han, W.✉(2024). Epigenetic agents plus anti-PD-1 reprogram the tumor microenvironment and restore antitumor efficacy in Hodgkin lymphoma.Blood, 144(18), 1936–1950.
6.Bhatt, D.*, Kang, B.*, Sawant, D.*,Zheng, L.*, Perez, K., Huang, Z., Sekirov, L., Wolak, D., Huang, J.Y., Liu, X., et al. (2021). STARTRAC analyses of scRNAseq data from tumor models reveal T cell dynamics and therapeutic targets.Journal of Experimental Medicine218, e20201329.
