张爱兵——首都师范大学生命科学学院教授

张爱兵 ，男， 博士，教授。 现任首都师范大学生命科学学院教授、博士生导师，生态学教研室主任，分子生态学学科带头人，国家杰出青年基金获得者；分子生态学，学科带头人 。

教育及工作经历：

1999,09－2003,07，中科院动物研究所农业虫鼠害综合治理研究国家重点实验室，分子生态学博士研究生，主要研究内容是长江流域及其以南地区松毛虫不同地理种群空间遗传结构，基因流及松毛虫近缘种系统发育的分子系统学重建。

2003,08－2003,10，中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，助研，从事森林昆虫种群遗传学及地理分布研究。

2003,11－2006,10，日本京都大学，博士后, 主要研究方向是东亚地区（韩国，日本，中国）昆虫分子系统学，分子系统地理学.开发分子谱系地理学进化事件推理软件AutoInfer1.0（Zhang et al.2006）。

2006,10-2006,12, 中科院动物研究所, 动物进化与系统生物学研究中心（现动物进化与系统学重点实验室），助研，从事DNA条形码及分子分类研究。

2007,01－2009,01, 瑞典皇家工学院（生物技术研究所），博士后，主要研究方向分子谱系地理学；开发了应用于DNA分子分类的软件BPSI2.0（Zhang & Savolainen 2008）。

2009.02- 首都师范大学生命科学学院，教授，分子生态学，学科带头人，生态学教研室主任（2010-）。

学术兼职：

现兼任中国昆虫学会常务理事，《北京昆虫学会》副理事长、《北京生态学学会》理事，中国昆虫学会蛾类专业委员会主任，昆虫生态专业委员会、昆虫基因组专业委员会、中国林学会森林昆虫专业委员会委员，国际期刊《Methods in Ecology and Evolution》（生态学I区）副主编，《应用昆虫学报》、《生物安全学报》、《环境昆虫学报》编委等。

1、日本进化学会会员（2006-2007）；

2、国际期刊 Molecular Ecology ((SCI IF 6.457; 5Y IF 6.633;ranking 5/34 (Evolutionary Biology), 6/114 (Ecology))) 分子谱系地理学、DNA分子分类方向评审专家（2009-）；

3、著名国际期刊Ecology Letters (SCI IF 15.253 5Y 14.261)担任审稿( 2009-)；

4、ISI Journal Citation Reports，Ranking: 2008: 4/124 Ecology。

5、《生物安全学报》编委（2010-）。

6、中国昆虫学会，昆虫生态专业委员会委员（2013-）。

7、 青年工作委员会委员（2013-）。

8、 中国昆虫学会昆虫基因组专业委员会委员（2014-）。

9、《北京市昆虫学会》理事（2014-）。

10、 中国林学会森林昆虫专业委员会委员（2014-）。

11、《生态学》杂志编委。

招生信息：

071300 生态学 01 分子生态学（昆虫对全球变化的响应、入侵昆虫与本地物种互作等）

071002 动物学 01 鳞翅目昆虫进化与功能组学

0710J7 生物信息学

（欢迎具有数学、计算机科学、物理、化学、生物信息学、分子生物学等交叉学科背景的优秀学生报考）。

研究方向：

1. 动物遗传多样性；

2. DNA分子分类学原理与应用；

3. 分子生态学（分子谱系地理学）；

4. 比较基因组学；

5. 进化与系统发育重建；

6. 害虫分子识别。

研究领域：

（1）昆虫学：以昆虫纲第二大目的鳞翅目昆虫为主要研究对象，探究生物多样性的形成和维持机制、植物-昆虫-微生物互作网络、昆虫空间分布与扩散、鳞翅目昆虫适应性进化等；

（2）入侵昆虫生态：运用多组学、生态位模型等，聚焦重大鳞翅目入侵害虫（美国白蛾、草地贪夜蛾等），研究入侵种与本地近缘种竞争互作、入侵种与本地种对全球变化的响应等；

（3）入侵物种智能识别算法开发及入侵风险预警。

研究成果：

主要研究成果在进化、生态学top国际期刊发表，包括，Syst Biol(IF14.21)，Mol Biol Evol(IF14.30,)，Mol Ecol(IF6.54)，Mol Ecol Resour(IF5.62),ProcR SocB（IF5.80)等，其中Syst Biol和Mol Biol Evol分别在46个国际进化生物学期刊中排名第3（ranking3/46，Evolutionary Biology）和第2（ranking2/46，Evolutionary Biology），Mol Ecol和Mol Ecol Resour为国际生态学领域top10期刊（ranking11/141(Ecology)，13/141(Ecology)）。

1. DNA 分子分类学。

在国际上首次把人工智能的思想引入到DNA分子分类学领域，提出了基于BP人工神经网络的物种鉴定新方法，研究成果被国际同行（审稿人）评价为非常重要的（very significant）,为当前DNA物种鉴定提供了一个即时的，创新性的解决方案（a timely and innovative solution）。研究成果发表在国际系统生物学核心期刊（Top3）Systematic Biology 上(2008,4月刊)（SCI, 2005 Impact Factor: 10.327; SCI IF 8.48; 5Y IF 10.78）。通过计算机模拟及实例研究首次在DNA分子分类领域提出基于物种的取样策略，指出DNA分子分类研究中人们通常所期望的普适的取样阈值并不存在，首次提出“单倍型发现曲线”（HDC）的概念，并给出了几种关键取样量的计算方法，该项研究被四个国际同行（审稿人）中的三个给与了高度评价，一个同行在肯定这项工作的同时，给出了一些批评意见。给项研究已被Molecular Phylogenetic and Evolution（SCI IF 3.56; 5Y IF 4.04）正式接受（ 2009-09-10）。

2. 分子生态学、分子系统学、分子谱系地理学。

运用多基因分子标记的系统发育重建方法，同时运用线粒体和核基因分子标记对朝鲜半岛的Coptolabrus亚属的近缘种的大步甲进行了系统地理学研究，对不同地质历史时期物种迁移扩散，隔离，局部的基因交流进行了基于分子数据的演化推导，探讨了核基因在分子系统地理学推导的作用及局限性；同时，对同域分布于朝鲜半岛的Leptocarabus亚属的近缘种进行了比较系统地理学研究；对分布于日本列岛及朝鲜半岛的Leptocarabus亚属进行了基于多个核基因的分子系统学重构。运用线粒体DNA基因组测序的方法首次将狗的世界起源定位于中国长江以南地区，该项研究成果（共同第一作者）最近（2009-09-01）被 Molecular Biology and Evolution ( SCIIF 9.87; 5Y IF 8.22 在线发表（doi:10.1093/molbev/msp195）。

相关及其他研究成果，发表于生态、进化、分子系统学的核心国际期刊Molecular Biology and Evolution ( SCI IF 9.87; 5Y IF8.22)，Molecular Ecology（2005, 2006 Impact Factor: 4.301, 4.825; 5.169），Molecular Phylogenetic and Evolution （SCI IF 3.56; 5Y IF 4.04），Zoological Science (SCI, 2006 Impact Factor: 1.240), Molecular Ecology Notes (2006 Impact Factor:1.220)等。

（备注：已发表论文29篇（SCI收录15篇），其中2005年至今共发表SCI论文13篇， 以主要作者发表SCI期刊论文累计影响因子为53.29（2005年至今，其中第一作者为37.82）.单篇论文影响因子>8的1篇（5Y IF 8.22），>10的1篇（5Y IF 10.78）.

承担科研项目情况：

主持国家自然科学基金杰出青年基金项目、面上项目、北京市自然基金重点项目、北京市留学人员择优资助项目及北京市人才强教“创新团队”项目等多项。

1. 首都师范大学人才引进项目，2009-2010。

2. “北京及周边地区鳞翅目森林害虫DNA条码监控识别技术” ，北京市自然基金重点项目，2010-2012，项目号：KZ201010028028，主持人。

3. “DNA分子分类中的统计推断及实验验证”，博士启动基金。

4. 北京市属高等学校人才强教深化计划-211学术创新团队建设计划项目，2010-项目负责人。

5. 基于DNA序列信息和人工智能识别的昆虫物种识别研究，项目编号：31071963，国家自然科学基金面上项目1项，2011-2013，项目负责人。

6. 北京市留学人员择优资助项目1项，2011，项目负责人。

7. 北京市人才强教“创新团队1项，2011-2013，项目负责人。

8. IFS瑞典国际基金1项（Project: Spatial genetic structure and gene flow of masson pine moth, Dendrolimus punctatus (Walker) in southern China，2001-2002　项目编号：IFS D/3204-1。

9. 国家重点实验室开放课题1项（中国科学院创新项目，项目名称：中国南部地区松毛虫种群暴发的遗传基础研究, 项目编号：KSCX2-SW-103: 2001-C-03）。

10. 日本文部科学省及日本学术振兴会科研基金一项（Project: Molecular phylogeny, genetic differentiation and phylogeography of some insect groups (ground beetles) in East Asia inferred from mitochondrial and multiple nuclear genes. 项目编号：No. 15003315，2003-2005）。

11. Wenner Gren Foundation (2007-2009); Project: “Early history of the domestic dog: a study of phylogegraphy and phylogeneaology”.(2007~2009, KTH, Sweden)。

12. 国家自然科学基金重大项目（39893360）和国家重点基础研究发展规划项目（G2000016210）及国家“九五”科技攻关项目的研究。

13. 温带和热带地区鳞翅目昆虫群落建成机制比较研究，2014年北京市百千万人才工程培养项目，2014。

14. 国家杰出青年科学基金项目： 鳞翅目昆虫多样性及群落建成机制研究项目编号：31425023，2014-2018。

        15.松毛虫DNA分子分类中的模式识别问题  张爱兵  纵向  教育部项目 教育部博士学科点基金，2011-01-01- 2013-12-31。  

16. 北京及周边地区鳞翅目森林害虫DNA条码监控识别技术  张爱兵  专项  北京市教委 ，2010-01-01- 2012-12-31。 

Publicly available computer programs:

1. Zhang, A. B., Tan, S. J. and Sota, T. (2006). AutoInfer1.0: a computer program to infer biogeographical events automatically. Molecular Ecology Notes 6(3): 597-599. Autoinfer is written in C++.

2. Zhang. A. B. and P. Savolainen (2008). BPSI2.0: A C/C++ Interface Program for Species Identification via DNA Barcoding with a BP-Neural Network by calling the Matlab engine. Molecular Ecology Resources. (DOI: 10.1111/j.1755-0998.2008.02372.x;http://www3.interscience.wiley.com/journal/119881759/issue). BPSI2.0 is basically written in C++.

发表英文论文：

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[3]Mingsheng Yang; Ying Wang; Weili Ding; Houhun Li; Aibing Zhang.Predicting habitat suitability for the soybean pod borer Leguminivora glycinivorella(Matsumura) using optimized MaxEnt models with multiple variables.Journal of Economic Entomology.2024-10-14 | Journal article.DOI: 10.1093/jee/toae167

[4]Yang, B., Zhang, Z., Yang, C. Q., Wang, Y., Orr, M. C., Wang, H., and Zhang, A. B. (2022). Identification of species by combining molecular and morphological data using convolutional neural networks. Systematic Biology, 71(3):690-705. https://doi.org/10.1093/sysbio/syab076.  

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[51]Jun-Feng Pang1,2 #, Cornelya Kluetsch3 #, Xiao-Ju Zou2 #, Ai-bing Zhang3 #(共同第一作者), Li-Yang Luo1,4, Helen Angleby3, Arman Ardalan3,5,6, Camilla Ekström3, Anna Sköllermo3, Joakim Lundeberg3, Shuichi Matsumura7,8, Thomas Leitner9, Ya-Ping Zhang1,2 *, Peter Savolainen3 *. (2009). mtDNA Data Indicates a Single Origin for Dogs South of Yangtze River, less than 16,300 Years Ago, from Numerous Wolves. Molecular Biology and Evolution, 26(12):2849-2864.(SCI IF 9.87; 5Y IF 8.22).

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发表期刊论文：

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[2]石林云, 张亚宁, 江廷磊, 杨采青, 孙成, Alice Catherine Hughes, 张爱兵. 草地贪夜蛾对新入侵地区蝙蝠超声波胁迫的行为反应和转录组分析[J]. 生态学报, 2024, 44 (20): 8984-8995.

[3]冯丹丹, 张雪, 杨采青, 李晶, 张爱兵. 绿带闭目天蛾和构月天蛾在海南岛及周边大陆的遗传分化[J]. 生态学报, 2024, 44 (11): 4904-4913.

[4]王慧敏, 仝志斌, 张爱兵, 杨美玲. 昆虫几丁质代谢通路及其调控机制研究进展[J]. 首都师范大学学报(自然科学版), 2024, 45 (04): 11-19+28.

[5]王宸越, 韩瑛, 周振宇, 吴俊, 李晶, 张爱兵. 刺蛾科昆虫翅脉结构初步分析[J]. 首都师范大学学报(自然科学版), 2024, 45 (04): 3-10.

[6]王丽丽, 杨采青, 王瑛, 李欣海, 万方浩, 张爱兵. 全球入侵物种马铃薯块茎蛾生态位转移及适生区扩展[J]. 应用生态学报, 2024, 35 (03): 797-805.

[7]张晓曼, 张爱兵. 基于多重PCR技术的高通量测序在植食性昆虫食谱鉴定中的潜在应用[J]. 植物保护学报, 2023, 50 (04): 858-865.

[8]何昕峪, 吴宇, 王慧敏, 张爱兵. 草地贪夜蛾听觉基因Cut和Spalt时空表达分析及其功能研究[J]. 应用昆虫学报, 2023, 60 (04): 1170-1180.

[9]杨乐乐, 段琛媛, 李晶, 孟凡华, 曹瑛, 代先东, 张爱兵, 范崇旭. 褐边绿刺蛾幼虫刺毛结构及蛰伤机制初探[J]. 环境昆虫学报, 2022, 44 (01): 221-228.

[10]郝慧佳, 韩红香, 杨采青, 江翀, 郝梦迪, 王正军, 张爱兵. 海南自然保护区尺蛾科昆虫β多样性的研究[J]. 环境昆虫学报, 2022, 44 (05): 1053-1062.

[11]金倩, 张天芯, 张智慧, 王飞飞, 王夏雯, 王信海, 张爱兵. 环境及地理因素对中国枯叶蛾科昆虫β多样性格局的影响[J]. 环境昆虫学报, 2019, 41 (06): 1196-1207.

[12]焦萌, 李晶, 赵慧峰, 武春生, 张爱兵. 基于在线数据库的鳞翅目刺蛾科昆虫物种多样性及其全球分布格局[J]. 生物多样性, 2019, 27 (07): 778-786.

[13]李晶, 杨采青, 武春生, 张爱兵. 北京及周边地区刺蛾科昆虫系统发育多样性研究[J]. 应用昆虫学报, 2019, 56 (02): 234-244.

[14]金倩, 阮倩倩, 陈芬, 刘博, 蔡卫佳, 张爱兵. 青藏高原地区不同环境条件下鳞翅目昆虫物种多样性与系统发育多样性的初步研究[J]. 环境昆虫学报, 2018, 40 (01): 102-110.

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[16]张晓曼, 张爱兵. DNA条形码及其在植食性昆虫食性鉴定中的应用[J]. 昆虫学报, 2017, 60 (01): 104-119.

[17]金倩, 武春生, 陈芬, 罗桂杰, 蔡卫佳, 刘旭, 杨采青, 郝梦迪, 张爱兵. 基于DNA条形码的物种界定算法比较研究——以北京周边地区舟蛾科为例[J]. 应用昆虫学报, 2017, 54 (01): 13-21.

[18]金倩, 陈芬, 罗桂杰, 蔡卫佳, 刘旭, 王昊, 杨采青, 郝梦迪, 张爱兵. 基于DNA条形码的物种丰富度估计:以宿迁地区鳞翅目蛾类为例[J]. 生物多样性, 2016, 24 (11): 1296-1305.

[19]刘晓枫, 张爱兵. 分子钟假说的基本原理及在古生物等学科中的应用[J]. 古生物学报, 2016, 55 (03): 393-402.

[20]杨帆, 黄立华, 张爱兵. 高通量转录组测序技术及其在鳞翅目昆虫上的应用[J]. 昆虫学报, 2014, 57 (08): 991-1000.

[21]宋韶彬, 杨聪慧, 张爱兵. 松毛虫的生物防治[J]. 生物学通报, 2014, 49 (05): 1-3+64.

[22]宋韶彬, 石志勇, 金倩, 韩辉林, 刘晓枫, 郝梦迪, 张爱兵. DNA条形码技术在河北保定、廊坊地区鳞翅目昆虫上的应用及小型区域数据库的构建[J]. 应用昆虫学报, 2014, 51 (01): 156-168.

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[24]杨聪慧, 金倩, 陈付强, 武春生, 张爱兵. 基于进化树、距离和特征的DNA条形码方法研究——以百花山地区草螟科为例[J]. 应用昆虫学报, 2013, 50 (01): 61-70.

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[28]迟美妍, 韩辉林, 高强, 杨聪慧, 金倩, 李俊, 陈付强, 武春生, 张爱兵. 以雾灵山夜蛾科为材料评估进化模型对DNA条码分类的影响[J]. 昆虫学报, 2012, 55 (10): 1193-1204.

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[44]张爱兵; 陈建; 王正军; 李典谟; 田洁.BP网络模型和LOGIT模型在森林害虫测报上的应用初报——以安徽省潜山县马尾松毛虫为例.生态学报, 2001, 21(12): 2159-2165.

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[48]陈建; 张爱兵; 邢沈阳; 苏金玲.食物对三突花蛛生长发育的影响I.食物对三突花蛛历期和体重的影响.蛛形学报, 1999, 8(1): 34-37.

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会议论文：

1 基于COⅠ基因部分序列对松毛虫属(鳞翅目,枯叶蛾科)八种松毛虫分子系统关系及相关问题的探讨 贾玉迪; 孔祥波; 张真; 王鸿斌; 张爱兵 第三届中国森林保护学术大会 中国会议 2010-09-27

2 我国基层测报工作中几个问题的探讨 王正军; 张爱兵; 李典谟 中国科学院动物研究所农业虫鼠害综合治理研究国家重点实验室; 中国科学院动物研究所农业虫鼠害综合治理研究国家重点实验室 【会议】昆虫学创新与发展——中国昆虫学会2002年学术年会论文集 2002-06-30

 

荣誉奖励：

1、国家杰出青年基金获得者。

2、北京市百千万人才工程入选者。

中国教育网讯：首都师范大学生命科学学院"遗传多样性与进化课题组"最近在PLoS ONE（《公共科学图书馆.综合》IF = 4.4，5Y IF = 4.6）上连续在线发表两项DNA 条码研究新成果：一种联合运用机器学习和生物信息学进行编码和非编码区DNA条码物种识别的新方法（"A New Method for Species Identification via Protein-Coding and Non-Coding DNA Barcodes by Combining Machine Learning with Bioinformatic Methods."http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0030986；2012年2月20日在线）和基于多基因条码标记的中国松毛虫属近缘种的系统发育研究（"Phylogenetic reconstruction and DNA barcoding for closely related pine moth species (Dendrolimus) in China with multiple gene markers"http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0032544；2012年4月3日在线），前者由生命科学学院张爱兵教授完成，后者由张教授指导的2009级硕士研究生戴情燕同学完成。

公共科学图书馆（PLoS）是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非赢利性学术组织，旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。PLoS出版了8种生命科学与医学领域的开放获取期刊，在国际上享有很高的知名度和很强的学术影响力。2006 年12月20日，PLoS创建了PLoS ONE综合性在线期刊，作为一个高水平的综合性期刊，PLoS ONE十分注重文章学术质量，在理论编辑部监督下，该杂志出版的论文都是经过同行的严格审阅，期刊涵盖范围广泛，为新兴交叉学科提供高水平的交流平台。

张爱兵教授的研究将机器学习与生物信息学方法结合起来，有效解决了非编码DNA条码标记进行序列对齐困难的问题，能够显著提高非编码DNA条码标记的物种识别成功率，戴情燕同学的研究运用了不同的DNA条码标记探讨了近缘物种的分子系统发育关系，及DNA条码在近缘物种分子识别中的效率，进一步证实了标准的动物条码基因COI在近缘种中的有效性，该项研究是继张爱兵教授将人工智能方法（Syst.Biol. 2008, SCI IF 9.53; 5Y IF 11.15）与模糊数学理论（Mol. Ecol. 2012. SCI IF 6.45； 5Y IF 6.63）引入到国际DNA条码研究领域后的一项重要应用研究。

张爱兵教授系我校“海外引进人才”，现为生命科学学院生态学学科带头人，博士生导师，其研究团队致力于动物遗传多样性、DNA分子分类学原理与应用、分子生态学（分子谱系地理学）、比较基因组学、进化与系统发育重建、害虫分子识别的研究，其课题组相关研究成果曾发表于Molecular Biology and Evolution， Molecular Ecology，Molecular Phylogenetic and Evolution，BMC Genomics，BMC Evolutionary Biology等国际核心期刊。

课题组网页：http://202.204.209.200/shizishow.php?idh=493.

附：PloS ONE 两篇科研论文发表即受到较高的关注：595个浏览量（2012年2月20日在线）和235个浏览量（发表后3天：2012年4月3日-6日），以下为该期刊的浏览量统计。

首都师范大学生命科学学院张爱兵教授发表重要学术成果

 

近日首都师范大学生科院张爱兵教授在著名的进化、生态学国际期刊《molecular Ecology》上发表了DNA条形码研究新成果。

 

DNA条形码研究是国际生态学、进化生物学领域新兴的交叉研究领域(分子生物学，经典分类学，生态学以及计算机科学的交叉)，由加拿大科学家P.Hebert于2003年提出，在国际生物学相关领域引起广泛关注。DNA条形码研究极大地促进了生物多样性保护、外来入侵和有害生物分子识别等相关领域的研究。

在这篇文章中，张教授将模糊数学理论引入到DNA条形码研究领域，提出了基于模糊成员关系与最小遗传距离的DNA物种识别新方法。他通过实例研究和超过5000次的计算机模拟，证明该方法明显优于常用的基于Bayesian理论的方法和基于NJ建树的方法，尤其能够降低DNA条形码识别中的假阳性错误。

张爱兵教授系首都师范大学“海外引进人才”，现为首都师范大学生命科学学院分子生态学学科带头人，博士生导师。其领导的研究团队致力于DNA条形码理论与应用、有害生物的分子识别和生态安全，目前承担有国家自然科学基金面上项目等，是国际DNA条形码理论研究领域少数几个研究团队之一，在相关领域具有较强的国际影响力。

此研究是张爱兵教授继2008年将人工智能的思想引入到DNA条形码(DNA barcoding)研究领域后，在该领域内取得的又一次理论突破。

原文摘要： 

A fuzzy-set-theory-based approach to analyse species membership in DNA barcoding

ReliABLe assignment of an unknown query sequence to its correct species remains a methodological problem for the growing field of DNA barcoding. While great advances have been achieved recently, species identification from barcodes can still be unreliable if the relevant biodiversity has been insufficiently sampled. We here propose a new notion of species membership for DNA barcoding—fuzzy membership, based on fuzzy set theory—and illustrate its successful application to four real data sets (bats, fishes, butterflies and flies) with more than 5000 random simulations. Two of the data sets comprise especially dense species/population-level samples. In comparison with current DNA barcoding methods, the newly proposed minimum distance (MD) plus fuzzy set approach, and another computationally simple method, ‘best close match’, outperform two computationally sophisticated Bayesian and BootstrapNJ methods. The new method proposed here has great power in reducing false-positive species identification compared with other methods when conspecifics of the query are absent from the reference database.

组长(PI)简介：

张爱兵,博士,教授,博士生导师,海外引进人才,分子生态学学科带头人,生态学教研室主任。《生物安全学报》编委;日本进化学会会员(2006～2007年);国际期刊Molecular Ecology(IF6.45;5Y IF6.63)和Ecology Letters(IF15.25;5Y IF14.26)分子谱系地理学、DNA分子分类方向评审专家。主要学术经历:2007～2009年,瑞典皇家工学院,博士后,研究方向为分子谱系地理学;开发DNA分子分类软件BPSI2.0。2006年10～12月,中科院动物研究所,动物进化与系统学重点实验室,助研,从事DNA分子分类学研究。2003～2006年,日本京都大学,博士后,研究方向是东亚地区(韩国、日本、中国)昆虫分子系统学,分子谱系地理学。1999～2003年,首都师范大学生命科学学院遗传多样性与进化课题组<正>组长(PI)简介:张爱兵,博士,教授,博士生导师,海外引进人才,分子生态学学科带头人,生态学教研室主任。《生物安全学报》编委;日本进化学会会员(2006～2007年);国际期刊Molecular Ecology(IF6.45......