独立一作发《Nature》、入选国家海外高层次青年人才，研究员以第一和通讯作者在《Nature》子刊（IF=59.5）取得新进展

本研究针对人体微生物中超过70%基因功能未知的"暗物质"问题，开发了名为FUGAsseM的新型人工智能模型。该模型创新性地融合宏转录组共表达、基因邻近关系和蛋白结构域互作等多维度数据，构建双层机器学习框架，实现了对微生物群落未知功能基因产物的系统性预测。在验证中表现出卓越性能（AUROC达0.95），成功为44万个蛋白家族提供功能注释，其中82.3%为首次表征。该突破不仅揭示了铁离子稳态、氨代谢等新功能，更为理解微生物与宿主互作机制提供了关键工具，标志着从"看见"到"理解"微生物的重要转变。