沈永义，2026年至今任海南大学生命健康学院教授。主持国家自然科学基金优秀青年基金，国家自然科学基金区域联合基金重点项目（1项），面上项目（2项），广东省重点领域研发计划“生物安全技术”重点专项项目（1项，1000万），入选科技部人兽共患病重点领域创新团队，广东特支计划科技创新领军人才。获得省级科技进步一等奖2项。发表包含3篇Nature，1篇Science，4篇Nature子刊在内的SCI论文60余篇。

团队介绍：

    团队围绕“人病兽防，关口前移”的国家公共卫生防控战略，利用病毒组学开展动物疫源疫病监测及复杂疫病的诊断；利用AI、病毒蛋白与宿主受体体外互作等技术手段评估禽流感和冠状病毒等高危害潜能病毒的跨种感染潜能和公共卫生风险；利用CRISP全基因组筛选等技术手段研究病毒拮抗宿主天然免疫分子机制研究。

主要研究方向：

1、 病毒组学和生物信息学

2、 病毒的跨种感染潜能和公共卫生风险评估

3、 病毒拮抗宿主天然免疫分子机制

近五年主要研究成果：

在研科研项目：

1. 国家自然科学基金委员会，区域创新发展联合基金重点项目，华南地区重要病媒生物病毒谱、关键病毒的危害评估和生态阻断技术研究，U24A20363， 2025-2028，260万，主持

2. 广东省科学技术厅，广东省重点领域研发计划“生物安全技术”重点专项，广东省野生动物病毒本底库构建、病毒风险评估及疫情预警，2022B1111040001，2022-2025，1000万元，主持

3. 国家自然科学基金委员会，面上项目，异常偏好人唾液酸受体的H9N2禽流感病毒的演化机制研究，32273037，2023-2026，53万，主持

4. 国家自然科学基金委员会，优秀青年基金项目，禽流感病毒进化生物学，31822056，2019-2021，130万元，主持

代表性学术论文：

1. Xiao, K., Zhai, J., Feng, Y., Zhou, N., Zhang, X., Zou, J.J., Li, N., Guo, Y., Li, X., Shen, X., Zhang, Z., Shu, F., Huang, W., Li, Y., Zhang, Z., Chen, R.A., Wu, Y.J., Peng, S.M., Huang, M., Xie, W.J., Cai, Q.H., Hou, F.H., Chen, W*., Xiao, L*., and Shen, Y*., Isolation of SARS-CoV-2-related coronavirus from Malayan pangolins. Nature, 2020. 583(7815): p. 286-289.

2. Cui, X., Fan, K., Liang, X., Gong, W., Chen, W., He, B., Chen, X., Wang, H., Wang, X., Zhang, P., Lu, X., Chen, R., Lin, K., Liu, J., Zhai, J., Liu, D.X., Shan, F., Li, Y., Chen, R.A., Meng, H., Li, X., Mi, S., Jiang, J., Zhou, N., Chen, Z., Zou, J.J., Ge, D., Yang, Q., He, K., Chen, T., Wu, Y.J., Lu, H., Irwin, D.M., Shen, X., Hu, Y., Lu, X., Ding, C*., Guan, Y*., Tu, C*., and Shen, Y*., Virus diversity, wildlife-domestic animal circulation and potential zoonotic viruses of small mammals, pangolins and zoo animals. Nat Commun, 2023. 14(1): p. 2488.

3. Wang H, Meng Y, Chen X, Cui X, Zuo Q, Han N, Liang X, Shen X, Li C, Li D, Wang F, He L, Chen R, Lu X, You W, Wu A*, Chen RA*, Chen W*, Ding C*, Shen Y*., Unveiling Novel Viral Diversity, Biogeography, and Host Networks in Wildlife Through High-Throughput Sequencing Data Mining, Advanced Science, 2025, 12(46): e11920

4. Huang, X.Y., Chen, Q., Sun, M.X., Zhou, H.Y., Ye, Q., Chen, W., Peng, J.Y., Qi, Y.N., Zhai, J.Q., Tian, Y., Liu, Z.X., Huang, Y.J., Deng, Y.Q., Li, X.F., Wu, A., Yang, X., Yang, G*., Shen, Y*., and Qin, C.F*., A pangolin-origin SARS-CoV-2-related coronavirus: infectivity, pathogenicity, and cross-protection by preexisting immunity. Cell Discov, 2023. 9(1): p. 59.

5. Meng, Y., Irwin, D.M., and Shen, Y*., Ecology of SARS-CoV-2 in the post-pandemic era. Lancet Microbe, 2023. 4(4): p. e208.

6. Liang, X., Zhang, Z., Wang, H., Lu, X., Li, W., Lu, H., Roy, A., Shen, X., Irwin, D.M., and Shen, Y*., Early-life prophylactic antibiotic treatment disturbs the stability of the gut microbiota and increases susceptibility to H9N2 AIV in chicks. Microbiome, 2023. 11(1): p. 163.

7. Liang, X., Chen, X., Zhai, J., Li, X., Zhang, X., Zhang, Z., Zhang, P., Wang, X., Cui, X., Wang, H., Zhou, N., Chen, Z.J., Su, R., Zhou, F., Holmes, E.C., Irwin, D.M., Chen, R.A., He, Q., Wu, Y.J., Wang, C., Du, X.Q., Peng, S.M., Xie, W.J., Shan, F., Li, W.P., Dai, J.W., Shen, X., Feng, Y., Xiao, L., Chen, W*., and Shen, Y*., Pathogenicity, tissue tropism and potential vertical transmission of SARSr-CoV-2 in Malayan pangolins. PLoS Pathog, 2023. 19(5): p. e1011384.

8. Shen, X., Sabir, J.S.M., Irwin, D.M., and Shen, Y*., Vaccine against Middle East respiratory syndrome coronavirus. Lancet Infect Dis, 2019. 19(10): p. 1053-1054.

代表性成果介绍：（主要成果标题、简介、成果相关图片）

1、 掲示全球动物病毒本底（Advanced Science 2025）

野生动物是病原体的天然储存库，其携带的病毒种类复杂且对其认知匮乏，导致疫病诊治与源头防控面临重大挑战。为从源头破解该难题，我们构建了涵盖全球592种哺乳动物和565种鸟类的动物病毒本底数据库。系统阐明各种野生动物病毒本底特征、病毒的传播网络和地理分布。研究成果为实施精准防控提供了科学依据。

2、 穿山甲重大疫病病原鉴定及公共卫生风险评估（Nature 2020，Cell Discovery 2023）

通过“数据库搜索锁定目标+针对性实验验证”的研究策略，快速在东南亚走私入境的马来穿山甲中鉴定出一种类新冠病毒，其基因组与新冠病毒相似性达90.1%，为迄今已知与新冠病毒亲缘关系最近的动物源冠状病毒之一（Nature 2020，最后通讯）。通过体外蛋白互作实验、人源化ACE2小鼠以及人呼吸道类器官模型，进一步证实其感染能力与新冠病毒相似，明确其有公共卫生风险。进一步掲示新冠疫苗免疫后的血清、康复病人血清及多种新冠治疗性单抗均可有效中和穿山甲类新冠病毒，为其防控提供科学依据（Cell Discovery 2023，共同通讯）。

图1：穿山甲类新冠病毒跨种风险评估和防控策略研究

3、创建体外、高通量病毒跨种传播风险评估方法体系

我们发现近年来H7N9、H5N6等新发禽流感病毒均源于野鸟，且H9N2为其关键基因供体（Nature 2013, Nature 2015）。据此聚焦H9N2亚型，创新性地构建了“突变病毒库+体外受体富集+体内优胜劣汰”以及“人工智能初筛+受体结合验证”风险评估方法，实现了高通量筛选具有潜在跨种传播风险毒株。

图2：两种评估禽流感病毒跨种传播风险的高通量新方法示意图