专家介绍
出生年月：
未填写
性别：男
毕业院校：
学位：其他
工作部门：
工作单位：
东南大学
职称：教授
职务：
专家类别：
所在地区：
邮政编码：
详细地址：南京市玄武区太平北路138号
单位性质：985系统院所
主要服务产业领域： 生物技术与医药
研究方向：生物信息学
依托研究平台：
推荐专家情况：
简述主要科研能力、成绩与成果：以主要作者发表学术SCI论文40余篇，出版学术著作2部。主持完成3项国家自然基金项目。主要工作包括： (1)人类表观基因组及其调控作用分析 构建染色质结构预测模型2个，多样本表观组比较模型2个。绘制并分析表观组在转录调控位点分布及作用。分析H2A.Z染色质沉积机理。相关工作共计发表SCI论文17篇，获1个专利授权。 (2) 阿尔兹海默症的治疗靶点和药物发现 发现阿尔兹海默症的新治疗靶点GMPR1，并设计了药物lumacaftor（Sci Rep, 2018; 授权专利：ZL 201711070024.4）；药物治疗作用在小鼠模型中获得验证。 (3) 癌症突变、预后、诊断和分类分析 鉴别癌症共同预后基因(CDC20)(J. Cancer, 2020 accepted)。基因结构、突变与癌症的关系分析(Cancer, 2019；Cancer Science, 2020 )。乳腺癌外周血分子亚型特征分析(Front Oncology, 2019)。BMP4诱导干细胞分化中突变作用分析等(Front Genetics 2020)。 (4) 基于解卷积的细胞类型识别 开发了两种解析混合样本中细胞类型和相对丰度的模型和工具(DeconPeaker，Front Genetics 2020，doi: 10.3389/fgene.2020.00392.)，模型只需组织或者血液样本的基因表达数据，便可识别细胞类型和丰度，相当于基于计算的单细胞分析。可用于癌症诊断、免疫浸润特性分析等(BMC Genomics 2020，修改后发表)。
简述主要咨询专长与案例：在临床和科研中，识别细胞类型是癌症诊断、血液分析等的重要内容，项目拟开发一套基于细胞类型解卷积算法，并与基因芯片结合，建成细胞类型分析设备。 在血细胞检测、免疫力评估、癌症诊断、干细胞移植、肿瘤微环境分析等临床应用中，必然要判断样本中的细胞类型和丰度。目前，临床使用的方法(染色、流式细胞等)存在：细胞类型判断不准、过分依赖抗体、流程复杂等缺陷。单细胞转录组测序(如Drop-Seq、10X genomics等)由于细胞泄露等原因，检测基因不全，导致对细胞类型的判断有误，且需要新鲜样本，实验较复杂，后续分析复杂。 因此，在临床和科研中，亟需一种能快速、简洁、准确地分析样本中所有细胞类型及其丰度的方法和设备。项目将开发一种基于解卷积的细胞类型识别算法，并和基因芯片技术结合，集成为细胞类型分析设备。只通过一组基因的表达水平，判定样本中所有细胞类型及其丰度；且可根据组织类型定制芯片，扩展应用。该设备可用于临床和科研中关于血液疾病、癌症、免疫分析等，成本低、操作简单、准确性好。
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