院系名称： 天津医科大学基础医学院

招生级别： 硕/博士

学位类型： 学术学位

学科门类： 理学

一级学科： 生物学

专业名称： 生物学

研究方向： 04生物信息学与计算生物学方向

院系名称： 天津医科大学基础医学院

招生级别： 硕/博士

学位类型： 学术学位

学科门类： 医学

一级学科： 药学

专业名称： 药学

研究方向： 08医学药理学

项目名称： 单细胞及空间转录组学算法开发

项目来源： 企、事业单位委托项目

本人排名： 课题负责人

本人可支配经费（万）： 10

项目起止时间： 2024-06;2029-06

项目名称： 青年科学基金项目

项目来源： 国家自然科学基金项目

本人排名： 课题负责人

本人可支配经费（万）： 30

项目起止时间： 2022-01;2024-12

项目名称： 天津医科大学杰出青年学者支持计划

项目来源： 校级重大项目

本人排名： 课题负责人

本人可支配经费（万）： 200

项目起止时间： 2020-09;2025-08

题目： Single-cell alternative polyadenylation analysis delineates GABAergic neuron types

刊物或出版社： BMC Biology

本人排名： 第一名

发表时间： 2021-08

影响因子： 7.43

收录情况： SCI一区

题目： scAPAatlas: an atlas of alternative polyadenylation across cell types in human and mouse

刊物或出版社： Nucleic Acids Research

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2022-01

影响因子： 19.160

收录情况： SCI一区

题目： eaQTLdb: An atlas of enhancer activity quantitative trait loci across cancer types.

刊物或出版社： Int J Cancer

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2023-02

影响因子： 7.316

收录情况： SCI一区

题目： The effects of coagulation factors on the risk of endometriosis: A Mendelian randomization study.

刊物或出版社： BMC Medicine

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2023-05

影响因子： 11.15

收录情况： SCI一区

题目： DIPAN: Detecting personalized intronic polyadenylation derived neoantigens from RNA sequencing data

刊物或出版社： Computational and Structural Biotechnology Journal

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2024-05

影响因子： 6.00

收录情况： SCI一区

题目： Comprehensive characterization of somatic mutations associated with chimeric RNAs in human cancers. I

刊物或出版社： Int J Cancer

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2024-04

影响因子： 6.4

收录情况： SCI一区

题目： An atlas of cell-type-specific interactome networks across 44 human tumor types.

刊物或出版社： Genome Medicine

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2024-02

影响因子： 12.3

收录情况： SCI一区

题目： InPACT: A computational method for accurate characterization of intronic polyadenylation from RNA sequencing data.

刊物或出版社： Nature Communications

本人排名： 通讯作者

发表时间： 2024-03

影响因子： 16.6

收录情况： SCI一区

主要业绩： 本人热爱教育事业，牢记立德树人的根本任务，恪守高校教师的职业道德规范，始终坚持师德师风的自我建设工作，严于律己，以身作则，为人师表；在教学科研工作中，爱岗敬业，勤恳务实，积极进取，始终保持严谨认真的治学态度和求真务实的科学精神。本人长期致力于开发具有创新性的生物信息学方法，并将之应用于高通量组学数据的分析和整合，从而挖掘和揭示生命活动中的重要调控过程。研究方向主要包括单细胞组学研究，非编码RNA研究以及人工智能技术在生物医学数据上的应用等。在Nature Communications, Nucleic Acids Research，Genome Medicine及BMC Medicine等期刊发表论文多篇。在此基础上，本人还致力于将研究成果应用于诸如癌症等人类重大疾病的精准医疗实践中。

外语语种： 英语

外语水平： 精通

能否用外语授课： 能

是否指导国外留学生： 否