课题名称：癌症基因数据分析

相关学科：应用数学、统计学、生物医学工程

课题介绍：本课题旨在运用数据挖掘技术进行基因数据分析并对获得癌症的可能性进行预测。通过对海量基因数据集的处理，在此基础上结合数学，人工智能，医学来构建癌症风险预测模型。对今后有志从事生物医学研究以及群体流行病及统计学相关方向的同学提供一个深入了解的机会。

范德堡大学博士

研究领域为基因学和遗传学；

现任职于范德堡大学Medical Center担任实验室研究员；

曾在Biosci Rep等诸多国际顶尖期刊中发表论文。

课题名称：泛癌症分析

相关学科：生物

课题介绍：旨在通过分析各种不同癌症的 DNA、RNA、蛋白质数据，研究这些癌症在基因与细胞的变异上的相似点与差异性。鉴于 RNA 序列与基因表现型以及癌症表现型关联紧密，因此本课题选取了 RNA 序列数据作为主要研究对象。通过聚类分析，主成分分析等统计学方法先获取大量癌症数据样本的总体特征以及其各个癌症的从属类别，再通过基因差异表达研究等生物统计模型对于每个类别进行具体分析。目标是通过同时分析大量数据的方法，增强分析时的统计功效，并且探索出不同种类和同类癌症之间在基因表达上的差异性，从基因学上的源头寻找癌症的病因，借此为癌症的诊断和治疗提供更多的帮助。

康奈尔大学博士

研究方向：计算生物学

曾多次以第一作者身份在国内外知名期刊上发表学术论文，包括correlation between DNA replication timing and DNA copy number in human cancers等。

课题名称：癌症相关的细胞信号

相关学科：生物医学工程、生物

课题介绍：在医学上，癌症是指起源于上皮组织的恶性肿瘤，是恶性肿瘤中最常见的一类。癌症具有细胞分化和增殖异常、生长失去控制、浸润性和转移性等生物学特征。癌症的发生与很多的细胞信号通路有关，细胞信号传导是指细胞通过胞膜或胞内受体感受信息分子的刺激，经细胞内信号转导系统转换，从而影响细胞生物学功能的过程。虽然癌症相关的信号通路非常之多，但是目前研究还没有找到一个能够完全控制癌症的关键节点。希望随着对癌症研究的深入，我们最终能发现这样的关键点，让癌症治疗更加轻松而有效。

任职上海交大

在普林斯顿大学化学系分别获硕士与博士学位

哈佛大学医学院做博士后

独立建立交大结构生物学实验室

参与了“微生物代谢”国家重点实验室的创建。