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職稱：副研究員

學歷：博士

電子郵件：yanrenxiang@fzu.edu.cn

研究方向：生物信息學、大數(shù)據(jù)與人工智能

教育工作經(jīng)歷：

2013.6 — 現(xiàn)今  beat365在線體育官網(wǎng)，從事教學及科學研究工作

2011.9 — 2013.4 美國密歇根大學，計算生物學, 訪問研究/博士后 導師：Yang Zhang教授

2007.9 — 2012.6 中國農(nóng)業(yè)大學，生物信息學, 博士 導師：張子丁教授

2003.9 — 2007.6 福建農(nóng)林大學，生科院國家理科基地班，學士 導師：林文雄教授

教學簡介：

主講：《大數(shù)據(jù)和人工智能》，本科生課程（2019-2023）

主講：《實驗設計與統(tǒng)計分析》，本科生課程（2018-2023）

主講：《生物信息學》，本科生課程（2013-2023）

主講：《蛋白質(zhì)和酶工程》，本科生課程（2020）

參講：《基因組學》，研究生課程（2015-2019年）

參講：《基因組學與精準醫(yī)學》，研究生課程（2019-2022年秋）

參講：《現(xiàn)代微生物研究技術》研究生課程（2018年秋）

參講：《應用蛋白質(zhì)化學》，研究生課程（2014、2016年春）

參講：《專家系列講座》，本科生課程（2016年秋）

主講：福州軟件園創(chuàng)咖公益沙龍第四期論壇《走進AI和大數(shù)據(jù)》（2019年秋）

主講：福建商學院《大數(shù)據(jù)和人工智能在物業(yè)行業(yè)中的應用》（2019.12.10）

科研簡介：

主要研究方向為包括

(a)大數(shù)據(jù)和人工智能算法。使用大型Linux/Unix服務器集群對大數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性統(tǒng)計分析與建模。同時開展對Neural Network、Support Vector Machine和Random Forest等深度學習（deep learning）和統(tǒng)計預測算法的優(yōu)化與改進等。

(b)生物信息學,涵蓋基因組信息學與蛋白質(zhì)結(jié)構分析。(1)基因組信息學主要研究內(nèi)容包括基因測序數(shù)據(jù)深度分析、基因與疾病關聯(lián)分析、遺傳變異分析、以及采用統(tǒng)計學方法對大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析與解析等;(2)蛋白質(zhì)結(jié)構分析主要為蛋白質(zhì)設計與計算結(jié)構生物學，包括序列比對、二級結(jié)構推導、三維結(jié)構預測、基于序列與結(jié)構的功能注釋、分子對接、動力學模擬、以及酶分子定點突變以提高親和力與熱穩(wěn)定性等。

(c)多種重要生物酶的系統(tǒng)性和相互作用網(wǎng)絡研究。包括漆酶、幾丁質(zhì)酶、瓊膠酶等多組學的系統(tǒng)性研究、分子設計、定向進化和相互作用網(wǎng)絡建模等。

社會兼職：

擔任The Journal of Supercomputing、Bioinformatics、Analytical Biochemistry、Chemical Communications、International Journal of Computational Biology and Drug Design (IJCBDD)、Frontiers in Genetics, section Computational Genomics、Briefings in Bioinformatics、Journal of Biomolecular Structure & Dynamics、 Genomics、IEEE Access、Frontiers Cellular and Infection Microbiology、Journal of Molecular Modeling、 Molecular Omics、Scientific Reports、BMC Bioinformatics、Molecular Biosystems、PLOS ONE、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、China Journal of Bioinformatics、Advances and Applications in Bioinformatics and Chemistry、BioMed Research International、Current Bioinformatics、Journal of Information Security、International Journal of Horticulture & Agriculture、Journal of Aquatic Research and Marine Sciences、Informatics in Medicine Unlocked、中國生物化學與分子生物學報、浙江農(nóng)業(yè)學報、國研評審互助平臺等審稿人。

2005~2007: 福建正揚信息技術開發(fā)有限公司兼職軟件開發(fā)，參與多個企業(yè)ERP系統(tǒng)的開發(fā)過程。

2021.5.16：首屆“福建省青年科普創(chuàng)新實驗暨作品大賽”生物環(huán)境組評委

主持科研項目：

1、與海南大學合作的“鈉離子通道蛋白序列分析、結(jié)構建模以及分子對接”項目

2、beat365在線體育官網(wǎng)生工學院以及學校兩個《線上線下精品課程》建設項目

3、國家自然科學基金、31500673、G蛋白偶聯(lián)受體結(jié)構及與藥物配體結(jié)合的計算研究

4、beat365在線體育官網(wǎng)科技發(fā)展基金項目、2014-XY-15、膜蛋白結(jié)構與功能預測新算法的開發(fā)

5、福建省教育廳科技項目、JA14049、膜蛋白序列、結(jié)構與功能關系的挖掘

6、beat365在線體育官網(wǎng)人才基金項目、XRC-1336、與疾病相關的生物信息學平臺的構建

代表性論文(*通訊作者)：

1.Susu Yuan, Renxiang Yan, Biyu Lin, Renkuan Li, Xiuyun Ye Improving thermostability of Bacillus amyloliquefaciens alpha-amylase by multipoint mutations, Biochem Biophys Res Commun(2023),653:69-75.  

2.袁素素,葉秀云*,鄢仁祥*,基于蛋白質(zhì)受體的藥物分子計算機輔助設計常用策略綜述[J].生物信息學(2023).

3.蘇紹玉,葉秀云*,鄢仁祥*,酶分子設計的常用策略和進展[J].生物信息學(2023).

4.蘇紹玉,盧芷琳,史智凌,葉秀云*,鄢仁祥*,蛋白質(zhì)酶功能分析和預測方法的進展和前瞻[J].生物信息學,2022,20(4):227-234.

5. Xiaofeng Wang*#, Renxiang Yan*#, Yongji Wang(2021), Computational identification of human ubiquitination sites using convolutional and recurrent neural networks, Molecular Omics, 2021, DOI: 10.1039/D0MO00183J.

6. Xiaofeng Wang*, Renxiang Yan*, Yong-Zi Chen, Yongji Wang(2021), Computational identification of ubiquitination sites in Arabidopsis thaliana using convolutional neural networks, Plant Mol Biol,doi: 10.1007/s11103-020-01112-w.

7.Xiaofeng Wang, Renxiang Yan* (2020), DDAPRED: a computational method for predicting drug repositioning using regularized logistic matrix factorization, Journal of Molecular Modeling, 26:60.

8. Jincheng Li,Jiamin Zheng, Yanhui Liang, Renxiang Yan, Xinqi Xu, JuanLin (2020), Expression and characterization of a chitinase from Serratia marcescens, Protein Expression and Purification,105613.

9.Renxiang Yan*,  Xiaofeng Wang,  Yarong Tian,  Jing Xu,  Xiaoli Xu  and  Juan Lin* (2019), Prediction of zinc-binding sites using multiple sequence profiles and machine learning methods, Molecular Omics, 15, 205 – 215.

10.Guozeng Wang, Meng Luo, Juan Lin, Yun Lin, Renxiang Yan, Wolfgang R. Streit, Xiuyun Ye, A new extremely halophilic, calcium-independent and surfactant-resistant alpha-amylase from Alkalibacterium sp. SL3, Journal of Microbiology and Biotechnology. DOI : 10.4014/jmb.1901.01038.

11.Bingmei Su, Xinqi Xu, Renxiang Yan, Yong Xie, Juan Lin (2019), Mutagenesis on the surface of a beta-agarase from Vibrio sp. ZC-1 increased its thermo-stability, Enzyme and Microbial Technology, https://doi.org/10.1016/j.enzmictec.2019.04.006. 蛋白質(zhì)設計：提高酶熱穩(wěn)定性

12.Yajiao Zhang, Bin Lang, Deyang Zeng, Zhihua Li, Jie Yang, Renxiang Yan, Xinqi Xu, Juan Lin (2019) Truncation of k'carrageenase for higher k'carrageenan oligosaccharides yield with improved enzymatic characteristics, International Journal of Biological Macromolecules. 130, 958-968. 蛋白質(zhì)設計：提高酶催化活性

13.Xiaofeng Wang*, Renxiang Yan*(2018) RFAthM6A: a new tool for predicting m6A sites in Arabidopsis thaliana. Plant Molecular Biology, 96(3):327-337.

14.Renxiang Yan*, Xiaofeng Wang, Lanqing Huang, Yarong Tian and Weiwen Cai (2017) Transmembrane region prediction by using sequence-derived features and machine learning methods，RSC Advances, 7(46), 29200-29211

15.Guozeng Wang, Jingjing Wu, Renxiang Yan, Juan Lin and Xiuyun Ye (2016) A novel multi-domain high molecular, salt-stable alkaline xylanase from Alkalibacterium sp. SL3. Front. Microbiol doi: 10.3389/fmicb.2016.02120

16.Renxiang Yan*, Xiaofeng Wang, et al (2016), A neural network learning approach for improving the prediction of residue depth based on sequence-derived features, RSC Advances, 6 (72) ,67729-67738

17.Xiaofeng Wang, Renxiang Yan, Jiangning Song (2016) SOHPRED: a new bioinformatics tool for the characterization and prediction of human S-sulfenylation sites,Mol Biosyst, 12(9):2849-58.

18. Xiaofeng Wang, Renxiang Yan, Jiangning Song (2016) DephosSite: a machine learning approach for discovering phosphotase-specific dephosphorylation sites, Scientific Reports,23510.

19.許偉明，王曉鋒，林娟，蔡偉文，鄢仁祥*(2016) G蛋白偶聯(lián)受體計算研究的進展和前瞻. 中國生物信息學，14(1):31-38.

20. Guozeng Wang, Qiaohuang Wang, Xianju Lin, Tzi Bun Ng, Renxiang Yan, Juan Lin, Xiuyun Ye (2016) A novel cold-adapted and highly salt-tolerant esterase from Alkalibacterium sp. SL3 from the sediment of a soda lake. Scientific Reports, 6, 19494.

21. Renxiang Yan*, Xiaofeng Wang, Weiming Xu, Juan Lin, and Weiwen Cai (2015) A short review of protein fold recognition methods. Chinese Journal of Bioinformatics. 13(4), 231-238.

22.Renxiang Yan*, Xiaofeng Wang, Lanqing Huang, Feidi Yan, Xiaoyu Xue, and Weiwen Cai (2015) Prediction of structural features and application to outer membrane protein identification. Scientific Reports, 5, 11586. IF: 5.078

23.Renxiang Yan, Jiangning Song, Weiwen Cai and Ziding Zhang (2015) A short review on protein secondary structure prediction methods. Pattern Recognition in Computational Molecular Biology: Techniques and Approaches (Wiley Series in Bioinformatics). Chapter 6. doi: 1.1002/9781119078845.ch6, ISBN: 978-1-118-89368-5,99-112.

24. Xiaofeng Wang*, Yuan Zhou, Renxiang Yan* (2015) AAFreqCoil: a new classifier to distinguish parallel dimeric and trimeric coiled coils. Mol Biosyst, 11(7):1794-801.

25.Jianyi Yang, Renxiang Yan, Ambrish Roy, Dong Xu, Jonathan Poisson and Yang Zhang (2015) The I-TASSER Suite: protein structure and function prediction. Nature Methods, 12(1), 7–8.

26. Renxiang Yan*, Xiaofeng Wang, Lanqing Huang, Jun Lin, Weiwen Cai and Ziding Zhang (2014) GPCRserver: an accurate and novel G protein-coupled receptor predictor. Mol Biosyst, 10(10):2495-504.

27. Renxiang Yan*, Jun Lin, Zhen Chen, Xiaofeng Wang, Lanqing Huang, Weiwen Cai and Ziding Zhang (2014) Prediction of outer membrane proteins by combining the position- and composition-based features of sequence profiles. Mol Biosyst, 10: 1004-1013. IF:3.18.

28. Renxiang Yan*, Lanqing Huang, Xiaofeng Wang and Weiwen Cai (2014) EasyAlign: an easy and novel fold recognition tool. The 8th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering (iCBBE 2014 Proceedings Paper) ISBN:978-1-60595-194-2, 57-62.

29. Renxiang Yan, Dong Xu, Jianyi Yang, Sara Walker and Yang Zhang (2013) A comparative assessment and analysis of 20 representative sequence alignment methods for protein structure prediction. Scientific Reports, 3: 2619.

30. Renxiang Yan, Zhen Chen, Ziding Zhang (2011) Outer membrane proteins can be simply identified using secondary structure element alignment. BMC Bioinformatics, 12:76. IF:2.751.

31. Renxiang Yan, Jing Liu,Yi-Min Tao (2011) Improving PSI-BLAST's Fold Recognition Performance through Combining Consensus Sequences and Support Vector Machine , Interdisciplinary Research and Applications in Bioinformatics, Computational Biology, and Environmental Sciences, 51-59.

32. Renxiang Yan, Jing-Na Si, Chuan Wang and Ziding Zhang (2009) DescFold: A web server for protein fold recognition. BMC Bioinformatics,10:416.

33. Jing-Na Si, Renxiang Yan, Chuan Wang, Ziding Zhang, and Xiao-Dong Su (2009) TIM-Finder: A novel method to recognize TIM-barrel proteins. BMC Structural Biology, 9:73.

34. Wang Chuan, Renxiang Yan, XiaoFeng Wang, JingNa Si and Zhang Z. (2011) Comparison of linear gap penalties and profile-based variable gap penalties in profile-profile alignments. Comput Biol Chem, 35: 308-318. IF: 1.59.

35. Zhen Chen, YongZhi Chen, XiaoFeng Wang, Chuan Wang, Renxiang Yan and Ziding Zhang (2011) Prediction of ubiquitination sites by using the composition of k-spaced amino acid pairs. PLOS ONE,6: e22930. IF:3.53.

36. Yang Zhang, Dong Xu, Jianyi Yang, Ambrish Roy and Renxiang Yan Protein structure predictions by a combination of I-TASSER and QUARK pipelines. CASP 10 abstract, 2012, [www.predictioncenter.org/casp10/doc/CASP10_Abstracts.pdf].

37. Xiaofeng Wang, Zhen Chen, Chuan Wang, Renxiang Yan, Ziding Zhang and Jiangning Song (2011) Predicting residue-residue contacts and helix-helix interactions in transmembrane proteins using an integrative feature-based random forest approach. PLOS ONE, 6: e26767.

38. 謝勇,洪曉昆,鄢仁祥,林娟 (2017), 重組瓊膠酶rAgaN3基因的生物信息學分析, 中國生物信息學, 15(1):16-26.

39.徐曉麗,林娟,鄢仁祥* (2018), 基因芯片與高通量測序技術的原理與應用的比較. 中國生物化學與分子生物學報, 34(11): 1166-1174.

40. 徐曉麗, 吳凌娟, 鄢仁祥* (2019)，單細胞全基因組擴增技術與應用，生物化學與生物物理進展, 46(4):342-352.

41. 蘇紹玉, 徐婧, 鄢仁祥*(2020), 文本分析技術在蛋白質(zhì)生物信息學中應用的案例綜述, 中國生物信息學, 18(4),215-222.

42.鄢仁祥*，王曉鋒，陳震，蔡偉文，林娟(2017)，《蛋白質(zhì)結(jié)構生物信息學》，福建科學技術出版社, ISBN:978-7-5335-5096-7.

獲獎情況：

1. 2018-2022擔任《生物化學與分子生物學》雜志審稿專家，其中2022年獲得此雜志優(yōu)秀審稿專家稱號。

2. 2022.1-2022.12聘為教育部本科畢業(yè)論文（設計）抽檢評審專家。

3. 2022年度考核中被認定為“優(yōu)秀”等次。

4. 2022年指導本科生獲得“beat365在線體育官網(wǎng)先進制造學院與海洋學院第一屆互聯(lián)網(wǎng)+大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)比賽”二等獎。

5. 獲得beat365在線體育官網(wǎng)2021年度“教學成果獎”二等獎。

6. 2021年，獲得軟件著作權兩項?！捌崦概c銅離子結(jié)合位點預測系統(tǒng)”，登記號為2021SR0744854以及“隱馬爾可夫軟件系統(tǒng)”，登記號為2021SR1440609。

7. 2020年，獲得軟件著作權一項?！皵?shù)據(jù)模型建立的機器學習算法軟件”，登記號為2020SR0757281。

8. 2019年，指導的研究生獲得beat365在線體育官網(wǎng)“綜合優(yōu)秀學業(yè)特等獎獎學金”。

9. 主編的《蛋白質(zhì)結(jié)構生物信息學》教材獲得2018年度第31屆華東地區(qū)科技出版社優(yōu)秀科技圖書二等獎。

10. 2018年獲得兩項軟件著作權，氨基酸深度預測系統(tǒng)(登記號為2018SR777297)和蛋白質(zhì)與鋅離子結(jié)合位點預測系統(tǒng)(登記號為2018SR777294)。

11. 2016年獲得軟件著作權一項，G蛋白偶連受體識別及跨膜區(qū)預測系統(tǒng)(登記號為2016SR219894)。

12. 2015-2018、2020-2022共多個年度獲得《中國生物信息學》雜志“優(yōu)秀審稿專家”稱號。

13. 2015年聯(lián)合指導的本科畢業(yè)論文《重組瓊膠酶rAgaN3結(jié)構預測及糖基結(jié)合位點分析》獲得“beat365在線體育官網(wǎng)校級優(yōu)秀畢業(yè)論文”。

14. 2010年獲得“中國農(nóng)業(yè)大學博士生國際交流項目”基金資助，赴美國波斯頓參加計算生物學ISMB會議，并做“Protein fold recognition”的海報展示和講解。

15. 獲得IBM SPSS Modeler、Oracle Professional Java Programmer和國家計算機水平考試程序員等共8種計算機水平認證。

16. 2010年獲得中國農(nóng)業(yè)大學校三好學生稱號獎勵。

17. 在攻讀研究生期間，自費參加中國農(nóng)業(yè)大學網(wǎng)絡中心思科網(wǎng)絡CCNA課程培訓，培訓結(jié)束后長期擔任學校網(wǎng)絡中心多個計算機培訓課程的助理。

18. 2009~2010作為主要完成人之一，申請了兩項生物信息學軟件著作權, 登記號分別為2009SRBJ8227(蛋白質(zhì)折疊識別系統(tǒng))以及2010SRBJ5799(基于二級結(jié)構元素比對的外膜蛋白識別系統(tǒng))。

19. 2009年獲“中國農(nóng)業(yè)大學博士生科研成就獎”獎學金。

20. 2009年參加“百名博士安徽老區(qū)行”社會實踐活動，調(diào)研安徽寧國市的農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展情況，活動中獲得優(yōu)秀個人獎勵。

21. 2007年聘任為中國農(nóng)業(yè)大學研究生會網(wǎng)絡部干事。

22. 2006年獲得學校三等獎學金獎勵。

23. 2006年獲得福建省大學生英語競賽三等獎。