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    王忠

    • 教授     博士生导师   硕士生导师
    • 性别:男
    • 毕业院校:大连理工大学
    • 学位:博士
    • 所在单位:软件学院、国际信息与软件学院
    • 学科:人工智能
    • 办公地点:综合楼403房间
    • 联系方式:zhongwang AT dlut.edu.cn

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    个人简介

    王忠,工学博士,大连理工大学软件学院教授、博士生导师。分别于1994年、2000年在大连理工大学计算机和计算力学获学士、博士学位。2008年至今,以建立模型、计算分析、软件制为切入模式,一直从事生物统计和生物信息学的研究。近年来在基因关联分析及基因调控等生物信息学领域取得了一批有价值的研究成果。发表学术论文100余篇,其中,SCI期刊论文60篇,包括Nature Genetics,Nature Cancer等顶级期刊目前利用机器学习和深度学习的模型,联合国外研究机构(康奈尔大学、约翰霍普斯金大学耶鲁大学宾州州立大学)对基因组学的信号预测和医学图像的疾病识别做出广泛地合作研究,欢迎硕士,博士,博士后,留学生报考。


    【近五年代表性工作】

    1 Xiaoya Fan, Yuntao Liu, Zhong Wang. Electroencephalogram helps few-shot learning[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Seoul, Korea (South), 2024: 8015-8019.

    2. Chu, T., Wang, Z., Pe’er D., & Danko, C. G. (2022). Cell-type and gene expression deconvolution with BayesPrism enables Bayesian integrative analysis across bulk and single-cell RNA sequencing in oncology, Nature Cancer. 3(4),505-517. (IF: 23.17)

    3. Wang, Z., Chivu, A. G., …, & Danko, C. G. (2022). Prediction of histone post-translational modification patterns based on nascent transcription data, Nature Genetics. 54(3), 295-305. (IF: 38.33)

    4. Wang, Z., Wang, N., Wang, Z., Jiang, L., Wang, Y., Li, J., & Wu, R. (2020). HiGwas: How to compute longitudinal GWAS data in population designs. Bioinformatics, 36(14), 4222–4224.

    5. Wang, Z., Chu, T., Choate, L. A., & Danko, C. G. (2019). Identification of regulatory elements from nascent transcription using dREG. Genome Research, 29(2), 293-303.


    教育经历

    1996.9 -- 2000.3
    大连理工大学       工程力学       博士

    1994.9 -- 1996.7
    大连理工大学       计算机应用       硕士

    1990.9 -- 1984.7
    大连理工大学       计算机软件       学士

    工作经历

    2015.1 -- 2019.10

    美国康奈尔大学兽医学院      博士后.副研究员      Research Associate

    2013.9 -- 2015.4

    北京林业大学生物学院      讲师      Lecture

    2013.3 -- 2014.6

    美国耶鲁大学公共卫生学院      博士后      Post-doc(Biostatistics)

    2008.11 -- 2012.11

    美国宾州州立大学公共卫生系      博士后      Post-doc (Statistical Genetics)

    社会兼职

  • 2012.3 -- 2020.12

    副编委(BMC genetics)

  • 研究方向

  • 【1】机器学习/深度学习/大模型

    利用机器学习,深度学习和大模型的技术,解决AI时代的各种理论和应用的难点。

  • 【2】医学图像分析

    使用深度学习模型,对医学影像(病理,内窥镜,B超,CT等)作出分类分级识别,提高计算机辅助检测(CADe)和计算机辅助诊断(CADx)的应用水平。

  • 【3】生物信息学/计算生物学

    使用机器学习和深度学习的模型,对各种测序方法得到的基因表达信号做出预测和分析, 揭示基因调控的生物学机理,并开发一些生物信息学(计算基因组学)的算法与工具。