联合招生 接收生物信息研究方向调剂考生 肿瘤组学数据分析
接收1名具有生物信息学基础(或掌握python, perl, r等语言)的硕士研究生。
前半年上课在安徽合肥
调剂要求:
1 生物化学与分子生物学专业 (相关专业也可以) 代码: 07******
2 具有生信或编程基础
3 考研总分 > 330 (生物)
(希望从事生物信息研究的医学类考生也可发邮件给我,分数>300 (医学, 代码: 10**))
主要研究方向:
肿瘤与药物相关组学数据分析与知识挖掘
生物大数据知识挖掘(肿瘤精准诊断与药物治疗,药物靶标发现与评价)
人工智能与基于基因组/蛋白质组的精准医学研究
单细胞数据解读与分析
蛋白质组信息学
主要从事蛋白质组生物信息学研究,致力于从组学数据中进行知识的发现。
承担国家精准医学、国家国际科技合作专项和国家自然科学基金等各类项目9项,首次整合多生物学证据进行高通量蛋白质相互作用数据的可靠性分析;建立国际上首个基于蛋白质网络预测信号通路的生物信息算法系统;首次揭示蛋白质相互作用网络拓扑上的“保守直径”现象,发现“蛋白质成簇添加”的模体证据; 建立大规模组学数据可视化和分析软件平台,为国内外提供数据分析服务25000多次;对最大规模组织层次蛋白质网络——肝脏蛋白质相互作用网络进行研究。在nature communications, molecular&cellular proteomics, molecular systems biology和j proteome res等期刊发表第一/通讯作者(含并列)署名sci论文21篇,累计影响因子123,获国家科技进步创新团队奖等国家和省部级奖励5次,获软件著作权28项。
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总分:280
专业: 理学->生物学->微生物学
英语: 53
政治:72
科目一:62
科目二:93
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总分:333
专业: 理学->生物学->细胞生物学
英语: 38
政治:68
科目一:107
科目二:120
总分:316
专业: 理学->化学->分析化学
英语: 44
政治:67
科目一:96
科目二:109
总分:342
专业: 理学->生物学->生物化学与分子生物学
英语: 65
政治:72
科目一:83
科目二:122,
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