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张维

发布时间:2020-06-29 责任编辑:admin 

姓名

张维

出生年月

19870204

学历

博士研究生

职称

讲师

电话

 

邮箱

研究方向

生物信息学、大数据挖掘、人工智能

学术兼职

Computers in   Biology and Medicine 杂志审稿人

教育经历:

    2015.09-2019.06     湖南大学          博士    

专业:计算机科学与技术               研究方向:生物信息学

    2010.09-2013.07     湖南大学          硕士     

专业:计算机科学与技术               研究方向:数据挖掘

    2006.09-2010.07     昆明理工大学      本科  

专业:计算机科学与技术

工作经历:

20198---至今       长沙学院计算机工程与应用数学学院  教师

20139---20158月 湖南软件职业学院                    教师

主讲课程:

数据仓库与联机分析

大学计算机基础

科研和教改项目:

    国家自然科学基金面上项目,体细胞突变影响癌症进程的随机动力学模型研究 (项目编号:61672011),2017/01-2020/12, 参与;(项目资金51万)          

代表性论文:

[1]         Zhang W, Wang S   L. An integrated framework for identifying mutated driver pathway and cancer   progression[J]. IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics,   2017, 16(2): 455-464.

[2]         Zhang W, Wang S   L. An efficient strategy for identifying cancer-related key genes based on   graph entropy[J]. Computational biology and chemistry, 2018, 74: 142-148.

[3]         Zhang W, Wang S   L. Inference of Cancer Progression With Probabilistic Graphical Model From   Cross-Sectional Mutation Data[J]. IEEE Access, 2018, 6: 22889-22898.

[4]         Zhang W, Wang S   L. A Novel Method for Identifying the Potential Cancer Driver Genes Based on   Molecular Data Integration[J]. Biochemical genetics, 2020, 58: 16-39.

[5]         Zhang W, Zeng   Y, Wang L, Liu Y ,Cheng Y.  An Effective Graph Clustering Method to   Identify Cancer Driver Modules[J]. Frontiers in Bioengineering and   biotechnology, 2020, 8(271).

[6]         Pei C, Wang S L, Fang J, Zhang W. GSMC:   Combining parallel Gibbs sampling with maximal cliques for hunting DNA   motif[J]. Journal of Computational Biology, 2017, 24(12): 1243-1253.

[7]         Luo D, Wang S L, Fang J, Zhang W.   MIMPFC: Identifying miRNA–mRNA regulatory modules by combining phase-only   correlation and improved rough-fuzzy clustering[J]. Journal of bioinformatics   and computational biology, 2018, 16(01): 522-531.

[8]         Mao G, Wang S L, Zhang W. Prediction of Potential Associations   Between MicroRNA and Disease Based on Bayesian Probabilistic Matrix   Factorization Model[J]. Journal of Computational Biology, 2019,   26(9):1030-1039.

出版教材或专著:

    C语言程序设计,西北工业大学出版社

指导学生:

教学或科研获奖:

成果转换:

 

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