周济，教授、博士生导师。3118com云顶集团作物表型组学交叉研究中心特聘教授、周济实验室主任。兼任英国国立农业植物研究所（National Institute of Agricultural Botany，NIAB）、剑桥作物研究中心（Cambridge Crop Science）数字科学部门主管（Head of Data Sciences）、NIAB农业创新实验室主任。主持中国国家面上项目、中英牛顿农业科技、欧洲地平线2020（子项负责人）及英国国家重大研究项目（设计将来小麦，子项负责人）等多项中英科研项目。现任英国国家表型联盟（PhenomUK）核心委员（全英共9名）、英国生物科学理事会（BBSRC，相当于我国自然科学基金委）评审委员会委员（全英共27名）。2019年以生物信息学专家的身份获选英国皇家生物学会会士（FRSB）。现任Horticulture Research、The Crop Journal、Plant Phenomics等期刊学术编辑。主要从事全生育期稻麦表型组研究，通过结合计算机视觉、田间遥感和机器学习等技术构建多尺度作物表型采集技术和核心分析算法，领导和开发了基于人工智能算法的多组学数据融合分析技术，与多个世界级实验室合作一起探索关键农艺表型与基因组信息的关联。其研究涵盖了从细胞到群体的多尺度作物表型检测，最具影响的研究成果包括CropQuant分布式田间表型采集和分析系统、基于物联网的自动化作物表型数据管理分析平台CropSight、基于经济型无人机的大规模稻麦表型信息分析软件AirSurf和AirMeasurer、基于机器学习的多物种种子萌发活力自动分析设备SeedGerm、基于背包式激光雷达的田间三维小麦表型分析系统Crop3D-Mobile、以及基于高通量细胞表型筛选系统的系列分析算法，如CellArchitect、PDQuant和CalloseMeasurer等，为植物形态学、作物遗传育种和关键主效基因挖掘等提供大数据支撑和关键研究基础。2011年于英国东安格利亚大学完成计算机科学博士学位，后在Nature、Plant Cell、Nature Plants、New Phytologist、Horticulture Research和GigaScience等国际学术期刊撰写发表学术论文25篇，专著章节3个，i10-index超过18，授权中英发明专利2项，与先正达、巴斯夫等跨国企业合作开展创新合作，截止2020年底与欧美企业完成的专利转化和企业横向研发等经费超过人民币300万。
邮箱地址：Ji.Zhou@njau.edu.cn
办公电话：025-84395921
办公地址：第三实验楼307
学习经历：
•博士：2006年10月-2011年7月，英国东安格利亚大学计算机科学专业（由英国Aviva保险集团和东安格利亚大学国际学生奖学金共同资助），计算机科学博士（博士导师：Dr Pam Mayhew和Prof Andrew Bangham）。
•硕士：2003年9月-2005年7月，英国东安格利亚大学信息系统专业（由东安格利亚大学国际学生奖学金部分资助），信息系统硕士（硕士导师：Dr Pat Barrow）。
•学士：1995年9月-1999年7月，上海市工程技术大学计算机控制专业，工程学学士。
科研工作经历：
•研发部门主管、创新实验室主任、博导：2020年1月-至今，英国国立农业植物研究所、剑桥作物研究中心 (NIAB与剑桥大学共建) 。
•特聘教授、实验室主任、博导（中方兼职）：2017年10月-至今，3118com云顶集团作物表型组学交叉研究中心。
•副教授（计算机视觉、机器学习）、博导：2016年11月-至今，英国东安格利亚大学计算机科学学院 (University of East Anglia)；2020年1月后转为副教授（荣誉，honorary）。
•研究员、实验室主任、博导：2014年11月-2019年11月，厄尔汉姆研究中心（Earlham Institute）与约翰英纳斯研究中心（John Innes Centre）双聘，英国生物科学理事会专属科研机构；2017年10月后结束双聘，转为厄尔汉姆研究中心与南农大中英双聘。
•资深博士后：2011年3月-2014年10月，英国塞恩斯伯里实验室（The Sainsbury Laboratory，TSL），生物信息博士后研究员，诺维奇科研院。
业界工作经历：
•e-broking系统分析师、资深软件项目顾问（2006年10月开始攻读博士学位起改为兼职）：2005年8月-2009年3月，英国Aviva保险集团，IT解决方案部（IT solutions）和投资部（e-Brokers）。
•IT培训师、多媒体软件开发：2002年7月-2003年7月，新加坡英华美教育集团（上海分部）。
•计算机教师、多媒体软件开发：1999年8月-2002年7月，上海市育才高级中学。
奖励荣誉：
•2021年，英国生物科学理事会评审委员会委员（计算生物学类，委员会B）。
•2020，受邀为英国国家重大项目（创新英国）项目评审委员会委员。
•2019，获选为英国皇家生物学会会士（计算生物学类，Fellow of Royal Society of Biology, FRSB）。
•2018，获选为英国皇家生物学会会员（MRSB）。
•2018，英国皇家诺福克农业科技创新展入围奖（共8名，Agri-Tech East）。
•2017，东部英国最有潜力科研产业农业科技提名，由Eastern Daily Press颁发。
•2016，获全球科研合作奖（UK/US global scientific grant），由英美外交部和科技部联合授予。
•2013，选为杰出年轻科学家（全英生物研究类共60名）在英国下议院为英国议员做学术报告（SET for Britain 2013）。
•2010，获得英国高等教育教学资格证（ILT teaching qualification）
学术委员会：
•英国生物科学理事会（BBSRC）评审委员会委员
•英国皇家生物学会会士（The Fellow of the Royal Society of Biology）
•英国国家表型联盟（PhenomUK）核心委员（全英共9名）
•创新英国（Innovate UK）国家重大项目评审委员会委员
重要受邀学术和业界报告（过去两年）:
•11/2020: 特邀报告,英国表型和农业创新在线系列会议 – the applications of pre-symptomatic disease detection in Crops.
•06/2020: 特邀报告, 先正达CCF 生物技术系列讲座（在线）– Remote sensing and AI technologies for indoor phenotyping and crop improvement.
•03/2020: 报告人, 图灵研究院与英国生物科学理事会人工智能研讨会 – Stock prediction and AI in wheat breeding.
•02/2020: 特邀项目报告, 第二届英国植物表型大会（英国研究理事会UKRI与 PhenomUK合办）– Multi-scale Plant Phenomics for Cereal Crops Improvement for UK and China.
•10/2019: 会员日报告, 2019 中国作物学大会 – Multi-scale field phenotyping and AI-based phenotypic analysis.
•08/2019: 特邀报告, 京都大学生物研究系列报告, Japan – Plant phenomics and AI in gene discovery.
•06/2019: 特邀大会报告, 2019中国分子育种大会 – Multi-scale plant phenomics and phenotypic analysis for crop improvement.
•05/2019: 特邀报告, 德国巴斯夫公司（BASF），关键生物技术系列讲座 – Key learning technologies for hybrid wheat.
•03/2019: 特邀项目报告,中欧农作物遗传资源研究研讨会, 欧盟委员会（European Commission）– Multi-scale plant phenotyping and phenotypic analysis.
•11/2018: 特邀大会报告，2018中国遗传学大会（植物专场），从数据到信息，基于人工智能的表型组分析方法在植物研究中的应用。
•11/2018: 特邀大会报告，英国国家农业科技大会（REAP 2018）– AirSurf: it is more than images.
•09/2018：特邀报告，英国皇家生物学学会（Royal Society of Biology），英国皇家科学院（Royal Institute of Great Britain）人工智能与生物研究的科学报告。
部分项目基金（作为项目或子课题主持人在过去5年中获得超过110万英镑的各类项目基金）：
1.欧洲地平线2020（欧洲研究理事会，101000747-P13），基于多光谱技术的果蔬早期病虫害监测技术，2021-01至2023-12，在研，子项主持。
2.英国表型联盟(英国生物科学理事会，创新项目，RIS2848697)，无人机三维点云分析算法研发，2019-11至2021-5，在研，主持。
3.国家自然科学基金面上项目(项目批准号: 32070400)，基于无人机和人工智能的氮素高效利用小麦表型分析研究，2020-09至2023-08，在研，主持。
4.江苏省科学技术厅，面上项目，BK20191311，基于机器学习和无人机的氮素高效利用小麦性状高通量表型鉴选研究，2019-07 至2022-06，在研，主持。
5.江苏省科学技术厅，重点研发计划，BE2019383，稻麦作物表型高通量获取技术和系统研发，2019-07 至2022-06，在研，子项主持。
6.江苏省农科院，江苏现代农业产业单项技术自主创新研发，SCX(19)3484，基于嵌入式人工智能的手持式小麦赤霉病监测设备研发2019-07 至 2021-06，在研，子项主持。
7.英国生物科学理事会与先正达集团共同资助，人工智能博士奖学金，BB/S507441/1, 基于人工智能和深度学习的种子品质表型组研究，2018-10 至 2022-9，在研，主持。
8.英国牛顿基金、中国科技部，中英牛顿农业科技创新基金，ATCNN-SM003, 基于无人机遥感和自动图像分析的农业科技应用, 2017-11 至 2019-4，已结题，主持。
9.英国生物科学理事会，中英合作基金，BB/R021376/1，英中稻麦表型研究在农业技术和作物研究中的应用，2018-3至2020-3，已结题，主持。
10.英国研究与创新理事会，英国国家重大研究项目，BBS/E/T/000PR9785，设计将来小麦重大研究计划，2017-04至2020-03，已结题，子项主持。
11.德国拜耳（Bayer AG）G4T专项，GP105/JZ1/D, CropQuant和深度学习在杂交小麦产量性状的分析研究，2017-09至2019-03，已结题，主持。
12.英国生物科学理事会创新项目（诺维奇科研院），GP072/JZ1/D，SeedGerm：基于机器学习和图像分析的高通量种子发芽分析平台的研发，2016-05至2017-12，已结题，主持。
13.英国生物科学理事会创新项目（诺维奇科研院），GP069/JZ1/D，CropQuant分布式作物监测平台的研究，2016-01至2017-09，已结题，主持。
代表性论文 (# 共同一作，* 通讯或共同通讯作者，粗体为本人实验室成员) ：
1.Colmer J, O'Neill CM, Wells R, Bostrom A, Reynolds D, et al., Penfield S*, Zhou J*. (2020), SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination. New Phytologist, 228(2): 778-793.
2.徐凌翔, 陈佳玮, 丁国辉, 卢伟, 丁艳锋, 朱艳, 周济*. 室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望[J]. 智慧农业, 2020, 2(1): 23-42.
3.Alkhudaydi T*, Reynolds D, Griffiths S, Zhou J*, De La Iglesia B (2019). An exploration of deep learning based phenotypic analysis to detect spike regions in field conditions for UK bread wheat. Plant Phenomics (736876): 1-17.
4.Bauer A, Bostrom A, Ball J, Applegate C, Laycock S, Kirwan J, Zhou J* (2019). Combining computer vision and deep learning to enable ultra-scale aerial phenotyping and precision agriculture: a case study of lettuce production. Horticulture Research, 6(1):1-12.
5.Reynolds D, Baret F, Welcker C, Bostrom A, Ball J, Cellini F, Lorence A, Chawade A, Khafif M, Noshita K, Mueller-Linow M, Zhou J*, Tardieu F* (2019). What is cost-efficient phenotyping – optimizing costs for different scenarios. Plant Science. 282(May): 14-22.
6.Reynolds D, Ball J, Bauer A, Griffiths S, Zhou J*. (2019). CropSight: a scalable open data and distributed data management system for crop phenotyping and IoT based crop management. GigaScience. 8(3):1-11.
7.周济*, Tardieu F, Pridmore T, 等. 植物表型组学: 发展、现状与挑战[J]. 3118com云顶集团学报, 2018, 41(4): 580-588.
8.Watson A, Ghosh S, Williams M, Cuddy WS, Simmonds J, Rey M-D, Hatta MAM, Hinchliffe A, Steed A, Reynolds D, et al (2018). Speed breeding: a powerful tool to accelerate crop research and breeding. Nature Plants, 4(1): 23-29.
9.Zhou J*, Applegate C, et al. (2017). Leaf-GP: An Open and Automated Software Application for Measuring Growth Phenotypes for Arabidopsis and Wheat. Plant Methods, 13:117.
10.Zhou J*, Reynolds D, et al., Griffiths S*. (2017) CropQuant: the next-generation automated field phenotyping platform for breeding, crop research and agriculture. bioRxiv, 10.1101/161547.
11.Faulkner C#, Zhou J#, Evrard A, Bourdais G, MacLean D, Häweker H, Garcia M, Bakal C, Eckes P, Robatzek S. (2017). An automated quantitative image analysis approach for identifying microtubule patterns. Traffic, 11(2): 683-93.
12.Bevan M. W., Uauy C., Wulff B. B. H., Zhou J., Krasileva K., Clark M. D. (2017). Genomic innovation for crop improvement. Nature, 543:346–354.
13.Fitzgibbon J, Beck M, Zhou J, Faulkner C, Robatzek S, and Oparka K (2013). A developmental framework for complex plasmodesmata formation revealed by large-scale imaging of the Arabidopsis leaf epidermis. Plant Cell, 25: 57–70.
14.Zhou J, Spallek, T., Faulkner, C., Robatzek, S. (2013). CalloseMeasurer: a novel software solution to measure callose deposition and callose patterns. Plant methods, 8: 49.
15.Beck, M., Zhou J, et al., Robatzek, S. (2012). Spatio-temporal cellular dynamics of Arabidopsis flagellin receptor reveal activation status-dependent endosomal sorting. Plant Cell, 24: 4205–19.
