李丰 - 复旦大学 - 脑科学转化研究院

个人简介

李丰，脑科学转化研究院青年研究员，博士生导师，附属中山医院双聘教授。2011年毕业于西安交通大学获得学士学位，2016年毕业于复旦大学获得博士学位，2017年开始在美国宾夕法尼亚大学进行博士后研究工作，2021年6月加入复旦大学脑科学转化研究院，入选国家人才计划。课题组的研究兴趣为探索胶质细胞代谢的新型功能，利用果蝇和小鼠等模式动物研究神经元-胶质细胞的代谢偶联对神经系统功能的影响。主要研究成果发表在Cell Metabolism、Molecular Cell、Nature Communications等学术杂志。

研究领域

课题组致力于探索胶质细胞代谢的新型功能——以胶质细胞的代谢过程与相关代谢物的功能为研究对象，在神经再生等科学问题的背景下，发现胶质细胞与神经元之间以代谢为基础的新联系，解析相关机制并发展潜在治疗手段。主要方向： 1.研究胶质细胞中各个代谢通路在神经系统功能与疾病中的作用 2.解析与中枢神经系统抑制再生相关的胶质细胞代谢通路 3.探索调控神经系统代谢的新方法，以及在治疗相关神经系统疾病中的应用

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LI, F.*, LO, T. Y.*, MILES, L.*, WANG, Q.*, LI, D., NIU, J., GOLDSHTEYN, J. I., WANG, C., WANG, S., QIU, J., TROMBLEY, S., POGODA, K., BREWSTER, M., ROMPOLAS, P., HE, Y., JANMEY, P. A., THOMAS, G. M. & SONG, Y. 2021. The Atr-Chek1 pathway inhibits axon regeneration in response to Piezo-dependent mechanosensation. Nature Communications LI, F., SAMI, A., NORISTANI, N. H., SLATTERY, K., QIU, J., GROVES, T., WANG, S., VEERASAMMY, K., CHEN, Y. X., MORALES, J., HAYNES, P., SEHGAL, A., HE, Y., LI, S. & SONG, Y. 2020. Glial Metabolic Rewiring Promotes Axon Regeneration and Functional Recovery in the Central Nervous System. Cell Metabolism, 32, 767-785. (Highlighted by Cell Metabolism- Preview) RUPPELL, K. T.*, WANG, F.*, LI, F.*, SHANG, Y., GONG, J., GUTTIPATTI, P., SONG, Y. & XIANG, Y. 2019. Patterned Neuronal Activities Dictate Cell Type-specific Axon Regeneration. bioRxiv, 799635. LI, D.*,LI, F.*, GUTTIPATTI, P. & SONG, Y. 2018. A Drosophila In Vivo Injury Model for Studying Neuroregeneration in the Peripheral and Central Nervous System. J Vis Exp LI, F.*, HE, X.*, YE, D.*, LIN, Y., YU, H., YAO, C., HUANG, L., ZHANG, J., WANG, F., XU, S., WU, X., LIU, L., YANG, C., SHI, J., HE, X., LIU, J., QU, Y., GUO, F., ZHAO, J., XU, W. & ZHAO, S. 2015. NADP(+)-IDH Mutations Promote Hypersuccinylation that Impairs Mitochondria Respiration and Induces Apoptosis Resistance. Molecular Cell, 60, 661-75. (Recommended by Faculty of 1000; Highlighted by Cancer Discovery) LI, F., XU, W. & ZHAO, S. 2013. Regulatory roles of metabolites in cell signaling networks. J Genet Genomics, 40, 367-74. (review)