02/2025~现在 中国科学院广州生物医药与健康研究院，数字生物医学研究中心，客座研究员 

01/2019~现在 中国科学院自动化研究所，计算生物学与机器智能团队，PI

01/2019~现在 中国科学院大学，人工智能学院，长聘教授

01/2019~现在 中国科学院自动化研究所，多模态人工智能系统全国重点实验室（原模式识别国家重点实验室），研究员

07/2014~12/2018 美国卡内基梅隆大学，生物医学工程系和计算生物学系，副教授

01/2009~12/2018 美国卡内基梅隆大学-匹兹堡大学计算生物学联合博士项目，教师

01/2009~06/2014 美国卡内基梅隆大学，生物医学工程系和计算生物学系，助理教授

01/2004-12/2008 计算生物学专业博士后，美国加利福尼亚斯州克利普斯研究所

10/2001-02/2004 机械工程专业（机器人学）博士，辅修：应用数学， 美国明尼苏达大学双城分校

12/1998-10/2001 机械工程专业（机器人学）硕士，美国明尼苏达大学双城分校

09/1995-07/1998 自动控制专业（机器人学）硕士，中国科学院自动化研究所

09/1986-07/1991 汽车工程和自动控制 双学士，清华大学

杨戈博士，2004年获美国明尼苏达大学机械工程（机器人学）博士学位。2004-2008年在美国加州斯克里普斯研究所完成计算生物学博士后，2009-2018在美国卡内基梅隆大学生物医学工程系和计算生物学系任助理教授和副教授。2019年入选中国科学院杰出海外人才（A类）引进计划，全职回国任中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，中国科学院大学人工智能学院长聘教授，博士生导师。2025年起任中国科学院广州生物医药与健康研究院客座研究员。曾获美国国家科学基金早期研究生涯(EARLY CAREER)奖，国际生物医学图像会议(ISBI)最佳论文奖等。目前已在国际知名学术期刊如Nature Cell Biology，Nature Communications, Cell Research, Journal of Cell Biology，PNAS, Cell Reports, Bioinformatics等和人工智能领域高水平会议如ICCV, ECCV，AAAI, ICLR，MICCAI等发表论文近100篇。主持国家自然科学基金委员会细胞器互作重大研究计划重点项目，工信部数字细胞国家重点研发项目，中国科学院生物大分子结构与功能战略性先导科技专项和数字细胞先导科技专项等多个国家级研究项目。

研究方向：人工智能，计算生物学，数字细胞大模型，生物医学图像处理

2020  中国科学院大学优秀教师奖

2019  中国科学院杰出海外人才（A类）

2015  国际电工电子学会生物医学图像会议（ISBI）最佳论文奖

2014  国际图像物体计算模型会议最佳论文奖

2014  卡内基梅隆大学伯克曼教师发展奖

2012  美国国家科学基金早期研究生涯（EARLY CAREER）奖

1) Xiaodong Yang, Guole Liu, Guihai Feng, ..., Ge Yang*, Xin Li*, GeneCompass: deciphering universal gene regulatory mechanisms with a knowledge-informed cross-species foundation model, Cell Research, 34(12):830-845,2024. （*：Corresponding authors） 

2) Jiaxing Huang, Yaoru Luo, Yuanhao Guo, Wenjing Li, Zichen Wang, Guole Liu, Ge Yang, Accurate segmentation of intracellular organelle networks using low-level features and topological self-similarity. Bioinformatics. 40(10):btae559, 2024.   

3) Jiaxing Huang, Yanfeng Zhou, Yaoru Luo, Guole Liu, Heng Guo & Ge Yang, Representing Topological Self-similarity Using Fractal Feature Maps for Accurate Segmentation of Tubular Structures, European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 143-160, 2024. 

4) Guole Liu, Tongxin Niu, Qiu M, Zhu Y, Sun F, Yang G. DeepETPicker: Fast and accurate 3D particle picking for cryo-electron tomography using weakly supervised deep learning. Nature Communications. 15(1):2090， 2024. 

5) Yanfeng Zhou, Lingrui Li, Chenlong Wang, Le Song and Ge Yang, "GobletNet: Wavelet-Based High-Frequency Fusion Network for Semantic Segmentation of Electron Microscopy Images," in IEEE Transactions on Medical Imaging, 44(2):1058-1069, 2024. 

6) Zhang Y. and Yang G. A motion transformer for single particle tracking in fluorescence microscopy images, 2023 Internation Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), pp. 503-513， 2023. 

7) Zhou Y., Huang J., Wang C., Song L. and Yang G. Xnet: Wavelet-based low and high frequency fusion networks for fully- and semi-supervised semantic segmentation of biomedical images, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 21085-21096， 2023. 

8) Zhu K., Hu X., Wang J., Xie X. and Yang G. Improving generalization of adversarial training via robust critical fine-tuning, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 4424-4434，2023. 

9) Luo Y., Liu G., Li W., Guo Y., and Yang G. (2022) Deep neural networks learn meta-structure to segment fluorescence microscopy images, AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 36(2), 1908-1916 (oral presentation). 

10) Guo Y., Shen D., Zhou Y., Yang Y., Liang J., Zhou Y., Li N., Liu Y., Yang G.*, and Li W.* Deep learning-based morphological classification of endoplasmic reticulum under stress, Frontiers in Cell and Developmental Biology,  9:767866, 2022.