个人简介
研究方向：质谱代谢组学，纳米生物材料，体外诊断
教育及工作经历
2024年11月至今，助理教授，深圳技术大学
2024年1月--2024年10月，副研究员，深圳技术大学
2021年1月--2023年9月，哲学博士，新加坡国立大学
2017年9月--2023年9月，工学博士，上海交通大学
2013年8月--2017年6月，工学学士，中山大学
研究成果及荣誉
主要研究基于 MALDI·MS 的代谢组学及其在体外诊断和生物标志物筛选中的应用。主持多项国家省市科研项目,发表 SCI论文20+篇,其中以第一作者或共同一作在 CellMetabolism,Advanced·Materials等国际期刊发表 SCl论文5篇;已授权国家发明专利6项，PCT·1项。
主持或参与的基金项目：
1. 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目：单细胞水平解析器官衰老代谢异质性及其与个体衰老的相关性，2025/01-2027/12，30万元，在研，主持。
2. 深圳市新引进高精尖缺人才科研启动项目：衰老的多维度代谢调控网络解析与干预新策略研究，2026/01-2028/12，300万元，在研，主持。
3. 深圳市自然科学基金青年项目C类：多组学解析胃肠道微生物空间异质性及其衰老轨迹分析，2026/05-2028/05，30万元，在研，主持。
4. 国家自然科学基金委员会，面上项目：新型杂化贵金属代谢质谱芯片材料研制及体外诊断应用， 2020/01-2023/12，55万，已结题，参与。
5. 上海交通大学“交大之星”计划医工交叉研究基金：基于代谢组学的儿童髓母细胞瘤危险度分层的预测算法构建，2020/01-2022/12，25万，已结题，参与。
代表性论文：
1. Jing Cao, Qi Jason Yao, Jiao Wu, Xiaonan Chen, Lin Huang, Wanshan Liu, Jingjing Wan, Kun Qian, Bo O. Zhou. Deciphering the metabolic heterogeneity of hematopoietic stem cells with single-cell resolution. Cell Metabolism, 2024, 36, 209. DOI: 10.1016/j.cmet.2023.12.005. (SCI，IF=27.7，JCR Q1)
2. Jing Cao, Xuejiao Shi, Deepanjali D. Gurav, Lin Huang, Haiyang Su, Keke Li, Jingyang Niu, Mengji Zhang, Qian Wang, Mawei Jiang, Kun Qian. Metabolic fingerprinting on synthetic alloys for medulloblastoma diagnosis and radiotherapy evaluation. Advanced Materials, 2020, 32, 202000906. DOI: 10.1002/adma.202000906.（SCI，IF=27.4，JCR Q1)
3. Jing Cao, Mengji Zhang, Yan Xiao, Lin Huang, Ying Wang, Wanshan Liu, XinmingWang, Li Zhou, Lin Li, Yong Zhang, Lili Ren, Jianwei Wang, Kun Qian. Deep learning of dual plasma fingerprints for high-performance infection classification. Small, 2022, 202206349. DOI: 10.1002/smll.202206349. (SCI，IF=13，JCR Q1)
4. Jiabin Su,Jing Cao, Wei Xu, Wanshan Liu, Kun Qian, Wei Ni. Diagnosis of unruptured intracranial aneurysm by high-performance serum metabolic fingerprints. Small Methods, 2022, 202201486. DOI: 10.1002/smtd.202201486. (Co-first author, SCI，IF=10.7，JCR Q1)
5. Jing Cao, Yuning Wang, Yong Zhang, Kun Qian. Emerging applications of mass spectrometry-based metabolic fingerprinting in clinics. Advanced Intelligent Systems, 2022, 4, 2100191. DOI: 10.1002/aisy.202100191. (SCI，IF=6.8, JCR Q1)
诚邀具有代谢组学、纳米材料合成与表征或机器学习研究背景的优秀学子报考硕士研究生，应聘科研助理岗位，共探交叉学科前沿。
联系方式：caojing@sztu.edu.cn
