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College of Biological Science and Engineering

胡桓

發(fā)布日期:2024-02-28 發(fā)布者:

姓名:胡桓

性別:男

25732


職稱:副研究員(校聘)/碩士生導(dǎo)師

學(xué)歷:博士研究生

電子郵件huanhu@fzu.edu.cn

研究方向:生物信息學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)

研究生招生專業(yè)085410人工智能(計算機(jī)與大數(shù)據(jù)學(xué)院)、083600生物工程、077700生物醫(yī)學(xué)工程、086001生物技術(shù)與工程

教育工作經(jīng)歷

20237月-至今:beat365在線體育官網(wǎng),beat365在線體育官網(wǎng),碩士生導(dǎo)師

20189月-20237月:廈門大學(xué),物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,博士

20157月-20189月:遼寧大學(xué),生命科學(xué)院,碩士

20117月-20159月:遼寧大學(xué),生命科學(xué)院,本科

教學(xué)簡介:暫無

本科生課程:暫無

研究生課程:暫無

科研簡介

一、單細(xì)胞數(shù)據(jù)建模與分析:

1.單細(xì)胞多模態(tài)數(shù)據(jù)整合建模:研究如何整合不同組學(xué)的單細(xì)胞數(shù)據(jù),構(gòu)建綜合模型以揭示細(xì)胞的多樣性和功能。

2.細(xì)胞發(fā)育軌跡推斷:探索單細(xì)胞數(shù)據(jù)中的動態(tài)變化,推斷細(xì)胞的發(fā)育軌跡和細(xì)胞類型轉(zhuǎn)變的過程。

3.細(xì)胞干性分析:研究細(xì)胞的干性特征和干細(xì)胞功能,揭示其在組織發(fā)育和疾病中的作用。

4.細(xì)胞類型注釋:開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法對單細(xì)胞數(shù)據(jù)中的細(xì)胞類型進(jìn)行注釋和分類。

5.動力學(xué)建模分析:構(gòu)建動態(tài)模型來分析細(xì)胞系統(tǒng)中的時間序列數(shù)據(jù),揭示細(xì)胞動力學(xué)過程。

6.時空組學(xué)數(shù)據(jù)分析:研究整合時空信息的單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法,揭示組織和器官的動態(tài)特征。

二、大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法開發(fā):

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計:設(shè)計和改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu),提高其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用效果。

2.基于深度學(xué)習(xí)的生物醫(yī)學(xué)圖像建模:利用深度學(xué)習(xí)算法,研究和開發(fā)用于生物醫(yī)學(xué)圖像分析和建模的方法。

3.Linux高性能加速集群架構(gòu):研究和優(yōu)化在Linux集群上進(jìn)行高性能生物信息學(xué)數(shù)據(jù)處理和分析的架構(gòu)和算法。

三、生物信息學(xué)分析軟件與流程開發(fā):

1.關(guān)聯(lián)分析模型:開發(fā)和應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析模型,揭示基因、變異、表型、疾病之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2.經(jīng)典生物信息分析流程:開發(fā)和優(yōu)化轉(zhuǎn)錄組、基因組、微生物組等經(jīng)典生物信息學(xué)分析流程,提供高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理和分析方案。

主持科研項目


代表性論文

1. Meng R, Yin S, Sun J, Hu H*, Zhao Q*. scAAGA: Single cell data analysis framework using asymmetric autoencoder with gene attention. Comput Biol Med. 2023 Oct;165:107414.(中科院數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)1區(qū),IF=6.698,通訊作者

2. Hu H, Feng Z, Lin H, et al., Identifying SARS-CoV-2 infected cells with scVDN, Front. Microbiol., 2023 Jul 10;14:1236653.(中科院生物學(xué)2區(qū)top,IF=6.064)

3. Hu H, Feng Z, Lin H, et al., Gene function and cell surface protein association analysis based on single-cell multiomics data, Comput. Biol. Med., 2023 Mar 1(中科院數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)1區(qū),IF=6.698,Highly Cited Paper)

4. Hu H, Feng Z, Lin H, et al., Modeling and analyzing single-cell multimodal data with deep parametric inference, Brief Bioinform., 2023 Jan 19;24(1):bbad005.(中科院數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)1區(qū),IF=13.994)

5. Hu H, Liu R, Zhao C, et al., CITEMOXMBD: A flexible single-cell multimodal omics analysis framework to reveal the heterogeneity of immune cells, RNA Biol, 2022 Jan;19(1):290-304.(中科院生物學(xué)3區(qū),IF=4.766)

6. Liu R, Hu H, McNeil M, et al., Dormant Nfatc1 reporter-marked basal stem/progenitor cells contribute to mammary lobuloalveoli formation, iScience, 2022 Feb 26;25(3):103982. (中科院綜合性期刊2區(qū),IF=6.107)

7. Hu H, Zhang L, Ai H, et al., HLPI-Ensemble: Prediction of human lncRNA-protein interactions based on ensemble strategy, RNA Biol., 2018;15(6):797-806.(中科院生物學(xué)3區(qū),IF=4.766)

授權(quán)專利情況

[1]

獲獎情況


其他