南方醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院導(dǎo)師:余光創(chuàng)
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南方醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院導(dǎo)師:余光創(chuàng) 正文
[導(dǎo)師姓名]余光創(chuàng)
[所屬院校]
南方醫(yī)科大學(xué)
[基本信息]
導(dǎo)師姓名:余光創(chuàng)
性別:
人氣指數(shù):3498
所屬院校:南方醫(yī)科大學(xué)
所屬院系:基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院
職稱:教授
導(dǎo)師類型:博導(dǎo)
招生專業(yè):生物信息學(xué)
研究領(lǐng)域:生物信息學(xué)生物信息學(xué)
[通訊方式]
電子郵件:gcyu@connect.hku.hk
[個人簡述]
本人一直致力于開發(fā)基礎(chǔ)性的生物信息學(xué)分析軟件,推動學(xué)科的發(fā)展,為生物學(xué)家提供易于使用的軟件,讓計算分析服務(wù)于高通量的生物學(xué)數(shù)據(jù),整合生物學(xué)數(shù)據(jù)和知識,挖掘更深層的生物學(xué)意義。本人所開發(fā)的軟件涵蓋生物學(xué)和生物信息學(xué)的多個領(lǐng)域,同時也被應(yīng)用于更廣闊的領(lǐng)域中(包括被整合于其它軟件或分析流程中), 其中GOSemSim軟件包為首次實現(xiàn)圖結(jié)構(gòu)算法應(yīng)用于語義相似性度量的R包,文章于2010年發(fā)表在Bioinformatics上,被ESI收錄為高被引論文,SCI引用231次,并廣泛應(yīng)用于多個生物信息學(xué)分析領(lǐng)域,包括:疾病和藥物分析、基因蛋白功能分析、表達(dá)譜數(shù)據(jù)處理、蛋白質(zhì)相互作用、模體分析和非編碼RNA分析等,未來我將擴展其功能以應(yīng)用于微生物組學(xué)的新基因蛋白的功能預(yù)測和注釋。clusterProfiler包是目前功能最為豐富的通路分析軟件,支持超幾何模型和基因集富集分析,支持基因本體(支持多個物種,可在線檢索數(shù)據(jù))、KEGG代謝通路(使用在線最新數(shù)據(jù),支持超過4000個物種)、Reactome通路、Broad Institute的分子印記數(shù)據(jù)庫以及用戶自己的注釋文件(新物種電子注釋或者是定制注釋庫),并提供多種可視化方法輔助結(jié)果解析,文章于2012年發(fā)表于OMICS,是OMICS雜志第一高被引文章,同時也被ESI收錄為高被引論文,SCI引用455次。
在生態(tài)和進(jìn)化領(lǐng)域,也開發(fā)了幾個具有創(chuàng)新性的軟件,treeio包把各種進(jìn)化樹文件格式和軟件輸出帶給R社區(qū),允許用戶使用R的統(tǒng)計學(xué)功能進(jìn)行后續(xù)的分析和進(jìn)化推斷,并且treeio首次引入了合并樹的功能,使得不同的進(jìn)化軟件分析結(jié)果得以整合,數(shù)據(jù)的整合為后續(xù)的比較分析和整合分析提供了基礎(chǔ)。ggtree軟件允許多種數(shù)據(jù)整合(包括軟件分析結(jié)果和實驗數(shù)據(jù))對進(jìn)化樹進(jìn)行注釋,開創(chuàng)性地在進(jìn)化領(lǐng)域中引入了圖形語法,通過圖層組合可以容易地產(chǎn)生復(fù)雜的進(jìn)化樹注釋,ggtree的可視化產(chǎn)生的是可操作的圖形對象,讓定制、修改、加減圖層等操作易于實現(xiàn),ggtree開創(chuàng)性地提供了多種可視化功能,包括探索性的可視化操作樹功能、展示表型數(shù)據(jù)的二維樹等。根據(jù)Altmetric評價系統(tǒng),ggtree的almetric指數(shù)是327,在所有研究中排名前0.2%,于2017年發(fā)表在Methods in Ecology and Evolution雜志中的排名是31163,被ESI收錄為高被引論文和熱點論文,SCI引用111次。
隨著測序數(shù)據(jù)通量的快速增長,新的參考序列也越來越多,為了解決新序列產(chǎn)生需要重新構(gòu)建進(jìn)化樹問題(計算量大),我提出了將新序列插入到已有的進(jìn)化樹上的算法,該算法利用最大似然法預(yù)測祖先節(jié)點的序列并應(yīng)用簡約法尋找新序列的插入位點,并且估計了新引入分支的支長。這是首次提出通過引入新序列而非從頭構(gòu)建進(jìn)化樹的方法,文章目前正準(zhǔn)備投稿中。
目前基因組拼裝算法不管是基于參考序列還是無參考序列的從頭拼裝都是針對單一物種,而無法解決共感染樣品的拼裝,針對這一問題,我設(shè)計了利用進(jìn)化樹指導(dǎo)拼裝的算法,通過進(jìn)化關(guān)系來區(qū)分測序片段,即使是序列相似性很高的病毒株,也能得到很好的區(qū)分。這一方法對于流感病毒監(jiān)測具有重要的意義,可以區(qū)分共感染的病毒株,而共感染是產(chǎn)生重組的基礎(chǔ),也可能由此而產(chǎn)生大暴發(fā)的病毒株。
綜上所述,本人開發(fā)的軟件具有開創(chuàng)性和基礎(chǔ)性(被應(yīng)用于其它軟件和分析流程中)、受歡迎(下載量大,altmetric指數(shù)高)等特點,相應(yīng)發(fā)表的文章也具有較高的引用(目前有4篇第一作者的文章被ESI收錄為高被引論文,其中一篇為ESI熱點論文,有兩篇文章SCI引用超過200)。
[科研工作]
[教育背景]
南方醫(yī)科大學(xué)
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