陈洛南，研究员，博士生导师。1962年12月生。1984 年获华中科技大学学士学位，1991年获日本东北大学(Tohoku University)系统科学博士学位。现任中科院系统生物学重点实验室执行主任，2022年当选为中国运筹学会会士。

       长期致力于运筹学与动力学和生命科学的交叉研究，在计算系统生物学领域取得具有国际影响力的原创成果。特别是(1)提出了“网络标志物”(NB)的概念和方法，即由网络而非现行的分子标志物来表征生物状态或诊断疾病；(2)提出“动态网络标记物”(DNB)及临界状态定量检测的崭新概念和方法，即由动态网络而非分子标志物来预警疾病，开发了基于数据的疾病预警模型与方法, 为这领域开创新方向，对预防性和个体医疗具有重要意义; (3)建立了基于动力学的机器学习理论和方法，即建立了“空间信息和时间信息转换理论”和方法(STI方程)，由小样本可实现时间序列的预测和机器学习，为短时序数据的机器学习和人工智能领域提供新的方向；(4)提出了非凸优化问题的“混沌退火”(CSA)方法和理论，基于混沌探索可高效实施全局优化；(5)提出“偏独立性”的概念，建立了“部分互信息”(PMI)的度量理论和动态因果的“嵌入熵”(EE)方法，实现了基于数据的“直接关联网络”和因果网络构建。近年来在国内外重要学术期刊包括Nature, Nature Communications, PNAS, National Science Review, Nature Genetics, PRL, Proceedings of the IEEE等发表了400余篇相关论文,10余部专著及编著书籍，曾获吴文俊人工智能奖自然科学一等奖、上海市科技奖自然科学一等奖、ICCM最佳论文奖等。