周濟，男，教授、博導，南京農業大學作物表型組學交叉研究中心特聘教授，兼任英國國立農業植物研究所（National Institute of Agricultural Botany，NIAB）、劍橋作物研究中心（Cambridge Crop Science，與劍橋大學共建）數字科學部門主管（Head of Data Sciences）、創新實驗室主任。主持中國國家自然基金委項目、中英牛頓農業科技、歐洲地平線2020（子項負責人）及英國國家重大研究項目（設計將來小麥，子項負責人）等多項中英科研項目。現任英國國家表型聯盟（PhenomUK）核心委員（全英共9名）、英國生物科學理事會（BBSRC，相當於我國自然科學基金委）評審委員會委員，中國生物物理學會表型組學分會委員會委員。2019年以生物信息學家身份獲選英國皇家生物學會會士（FRSB）。
基本介紹
教育經歷,人物經歷,研究方向,主要成就,受邀報告,項目基金,代表性論文,獲獎記錄,學術任職,
教育經歷
2006年10月-2011年7月，英國東安格利亞大學計算機科學專業（由英國最大保險集團Aviva-Norwich Union和東安格利亞大學國際學生獎學金共同資助），計算機科學博士（博士導師：Prof Andrew J Bangham 和Dr Pam J Mayhew）。
2003年9月-2005年7月，英國東安格利亞大學信息系統專業，信息系統碩士（碩士導師：Dr Pat Barrow）。
1995年9月-1999年7月，上海市工程技術大學計算機控制專業，工程學學士。
人物經歷
1999年8月-2002年7月，上海市育才高級中學計算機教師、多媒體軟體開發。
2002年7月-2003年7月，新加坡英華美教育集團（上海分部）IT培訓師、多媒體軟體開發。
2005年8月-2009年3月，英國Aviva保險集團，IT解決方案部（IT solutions）和投資部（e-Brokers）e-broking系統分析師、資深軟體項目顧問（2006年10月開始攻讀博士學位起改為兼職）。
2011年3月-2014年10月，英國塞恩斯伯里實驗室（The Sainsbury Laboratory，TSL），生物信息博士後研究員，諾維奇科研院。
2014年11月-2019年11月，研究員、實驗室主任、博導，厄爾漢姆研究中心（Earlham Institute）與約翰英納斯研究中心（John Innes Centre）雙聘，英國生物科學理事會專屬科研機構；2017年10月後結束雙聘，轉為厄爾漢姆研究中心與南農大中英雙聘。
2016年11月-至今，副教授（計算機視覺、機器學習）、博導，英國東安格利亞大學計算機科學學院 (University of East Anglia)；2020年1月後轉為副教授（榮譽，honorary）。
2017年10月-至今，南京農業大學作物表型組學交叉研究中心特聘教授、實驗室主任、博導（中方兼職）。
2020年1月-至今，英國國立農業植物研究所、劍橋作物研究中心 (NIAB與劍橋大學共建) 研發部門主管、創新實驗室主任、博導。
研究方向
主要從事全生育期稻麥表型組研究，通過結合計算機視覺、田間遙感和機器學習等技術構建多尺度作物表型採集技術和核心分析算法，領導和開發了基於人工智慧算法的多組學數據融合分析技術，與多個世界級實驗室合作一起探索關鍵農藝表型與基因組信息的關聯。其研究涵蓋了從細胞到群體的多尺度作物表型檢測，最具影響的研究成果包括CropQuant分散式田間表型採集和分析系統、基於物聯網的自動化作物表型數據管理分析平台CropSight、基於經濟型無人機的大規模稻麥表型信息分析軟體AirSurf和AirMeasurer、基於機器學習的多物種種子萌發活力自動分析設備SeedGerm、基於背包式雷射雷達的田間三維小麥表型分析系統Crop3D-Mobile、以及基於高通量細胞表型篩選系統的系列分析算法，如CellArchitect、PDQuant和CalloseMeasurer等，為植物形態學、作物遺傳育種和關鍵主效基因挖掘等提供大數據支撐和關鍵研究基礎。
主要成就
受邀報告
11/2020: 特邀報告,英國表型和農業創新線上系列會議 – the applications of pre-symptomatic disease detection in Crops.
06/2020: 特邀報告, 先正達CCF 生物技術系列講座（線上）– Remote sensing and AI technologies for indoor phenotyping and crop improvement.
03/2020: 報告人, 圖靈研究院與英國生物科學理事會人工智慧研討會 – Stock prediction and AI in wheat breeding.
02/2020: 特邀項目報告, 第二屆英國植物表型大會（英國研究理事會UKRI與 PhenomUK合辦）– Multi-scale Plant Phenomics for Cereal Crops Improvement for UK and China.
10/2019: 會員日報告, 2019 中國作物學大會 – Multi-scale field phenotyping and AI-based phenotypic analysis.
08/2019: 特邀報告, 京都大學生物研究系列報告, Japan – Plant phenomics and AI in gene discovery.
06/2019: 特邀大會報告, 2019中國分子育種大會 – Multi-scale plant phenomics and phenotypic analysis for crop improvement.
05/2019: 特邀報告, 德國巴斯夫公司（BASF），關鍵生物技術系列講座 – Key learning technologies for hybrid wheat.
03/2019: 特邀項目報告,中歐農作物遺傳資源研究研討會, 歐盟委員會（European Commission）– Multi-scale plant phenotyping and phenotypic analysis.
11/2018: 特邀大會報告，2018中國遺傳學大會（植物專場），從數據到信息，基於人工智慧的表型組分析方法在植物研究中的套用。
11/2018: 特邀大會報告，英國國家農業科技大會（REAP 2018）– AirSurf: it is more than images.
09/2018：特邀報告，英國皇家生物學學會（Royal Society of Biology），英國皇家科學院（Royal Institute of Great Britain）人工智慧與生物研究的科學報告。
項目基金
1.歐洲地平線2020（歐洲研究理事會，101000747-P13），基於多光譜技術的果蔬早期病蟲害監測技術，2021-01至2023-12，在研，子項主持。
2.英國表型聯盟(英國生物科學理事會，創新項目，RIS2848697)，無人機三維點雲分析算法研發，2019-11至2021-5，在研，主持。
3.國家自然科學基金面上項目(項目批准號: 32070400)，基於無人機和人工智慧的氮素高效利用小麥表型分析研究，2020-09至2023-08，在研，主持。
4.江蘇省科學技術廳，面上項目，BK20191311，基於機器學習和無人機的氮素高效利用小麥性狀高通量表型鑒選研究，2019-07 至2022-06，在研，主持。
5.江蘇省科學技術廳，重點研發計畫，BE2019383，稻麥作物表型高通量獲取技術和系統研發，2019-07 至2022-06，在研，子項主持。
6.江蘇省農科院，江蘇現代農業產業單項技術自主創新研發，SCX(19)3484，基於嵌入式人工智慧的手持式小麥赤霉病監測設備研發2019-07 至 2021-06，在研，子項主持。
7.英國生物科學理事會與先正達集團共同資助，人工智慧博士獎學金，BB/S507441/1, 基於人工智慧和深度學習的種子品質表型組研究，2018-10 至 2022-9，在研，主持。
8.英國牛頓基金、中國科技部，中英牛頓農業科技創新基金，ATCNN-SM003, 基於無人機遙感和自動圖像分析的農業科技套用, 2017-11 至 2019-4，已結題，主持。
9.英國生物科學理事會，中英合作基金，BB/R021376/1，英中稻麥表型研究在農業技術和作物研究中的套用，2018-3至2020-3，已結題，主持。
10.英國研究與創新理事會，英國國家重大研究項目，BBS/E/T/000PR9785，設計將來小麥重大研究計畫，2017-04至2020-03，已結題，子項主持。
11.德國拜耳（Bayer AG）G4T專項，GP105/JZ1/D, CropQuant和深度學習在雜交小麥產量性狀的分析研究，2017-09至2019-03，已結題，主持。
12.英國生物科學理事會創新項目（諾維奇科研院），GP072/JZ1/D，SeedGerm：基於機器學習和圖像分析的高通量種子發芽分析平台的研發，2016-05至2017-12，已結題，主持。
13.英國生物科學理事會創新項目（諾維奇科研院），GP069/JZ1/D，CropQuant分散式作物監測平台的研究，2016-01至2017-09，已結題，主持。
代表性論文
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, 陳佳瑋, 丁國輝, 盧偉, 丁艷鋒, 朱艷, 周濟*. 室內植物表型平台及性狀鑑定研究進展和展望[J]. 智慧農業, 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.周濟*, Tardieu F, Pridmore T, 等. 植物表型組學: 發展、現狀與挑戰[J]. 南京農業大學學報, 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.
獲獎記錄
2021年，英國生物科學理事會評審委員會委員（計算生物學類，委員會B）。
2020年，受邀為英國國家重大項目（創新英國）項目評審委員會委員。
2019年，獲選為英國皇家生物學會會士（計算生物學類，Fellow of Royal Society of Biology, FRSB）。
2018年，獲選為英國皇家生物學會會員（MRSB）。
2018年，英國皇家諾福克農業科技創新展入圍獎（共8名，Agri-Tech East）。
2017年，東部英國最有潛力科研產業農業科技提名，由Eastern Daily Press頒發。
2016年，獲全球科研合作獎（UK/US global scientific grant），由英美外交部和科技部聯合授予。
2013年，選為傑出年輕科學家（全英生物研究類共60名）在英國下議院為英國議員做學術報告（SET for Britain 2013）。
2010年，獲得英國高等教育教學資格證（ILT teaching qualification）
學術任職
英國生物科學理事會（BBSRC）評審委員會委員
英國皇家生物學會會士（The Fellow of the Royal Society of Biology）
英國國家表型聯盟（PhenomUK）核心委員（全英共9名）
創新英國（Innovate UK）國家重大項目評審委員會委員
