教育背景与工作经历

1、1998-09 至 2003-12, 中国科学院武汉物理与数学研究所,原子与分子物理, 博士

2、1992-09 至 1995-06, 九江师专, 物理, 其他

工作经历

2023-01 至今 我校 教授

2009-01 至今 中科院化学所 研究员

2007-08 至 2008-12 美国Purdue大学 博士后

2005-08 至 2007-07 “中央研究院”原子与分子科学研究所 博士后

2004-01 至 2005-06 武汉大学 讲师

代表性论著

(1) Chen Suming; Xiong   Caiqiao; Liu Huihui; Wan Qiongqiong; Hou Jian; He Qing; Abraham Badu-Tawiah;   Nie Zongxiu ; Mass Spectrometry Imaging Reveals the Sub-organ Distribution of   Carbon Nanomaterials, Nature Nanotechnology, 2015, 10: 176-182   (期刊论文)

(2) Xue Jinjuan; Liu   Huihui; Chen Suming; Xiong Caiqiao; Zhan Lingpeng; Sun Jie; Nie Zongxiu; Mass   spectrometry imaging of the in situ drug release from nanocarriers, Science   Advances,2018, 4(10): 0-eaat9039 (期刊论文)

(3) Jiang, Yuming; Sun,   Jie; Xiong, Caiqiao; Liu, Huihui; Li, Yuze; Wang, Xiao; Nie, Zongxiu; Mass Spectrometry   Imaging Reveals In Situ Behaviors of Multiple Components in Aerosol Particles,   Angewandte Chemie International Edition, 2021, 60(43):   23225-23231 (期刊论文)

(4) Junyu Chen; Liucheng   Mao; Yuming Jiang; Huihui Liu; Xiao Wang; Lingwei Meng; Qiuyao Du; Jing Han;   Liuying He; Hongye Huang; Yawei Wang; Caiqiao Xiong; Yan Wei; Zongxiu Nie ;   Revealing the In Situ Behavior of Aggregation-Induced Emission Nanoparticles   and Their Biometabolic Effectsvia Mass Spectrometry Imaging, ACS Nano   doi.org/10.1021/acsnano.2c10058, 2023 (期刊论文)

(5) Huang Xiu; Liu Huihui;   Lu Dawei; Lin Yue; Liu Jingfu; Liu Qian; Nie Zongxiu; Jiang Guibin; Mass   spectrometry for multi-dimensional characterization of natural and synthetic   materials at the nanoscale, Chemical Society Reviews, 2021, 50:   5243-5280

主要项目基金

1、主持国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目，650.5万，在研；

2、主持国家自然科学基金重点项目，220万，在研。

3、主持国家自然科学基金杰出青年项目，400万，结题。

荣誉奖励

聂宗秀博士，中科院化学所研究员，我校教授，博士生导师，中科院“百人计划”计划入选者，国家基金委“杰出青年”基金获得者，在Nature Nanotechnol., Chem. Soc. Rev., Angew. Chem. Int. Ed. Engl.,   Science advances, Chemical Science, Analytical Chemistry等期刊发表高水平论文100余篇。主要致力于质谱新仪器构建、新技术开发和新方法应用。在生物组织中纳米材料的质谱成像、MALDI 新基质的开发及内源性小分子的质谱成像、高空间分辨的基质喷雾新方法开发、质谱离子化装置的开发与应用、机器学习联合代谢质谱用于疾病诊断、离子阱颗粒质谱装置构建等方面取得了卓有成效的研究。欢迎对相关领域感兴趣的本科生、硕士研究生、博士研究生及青年教师加入团队。