欣欣

名称:欣欣博士
位置:助理教授
电话:
电子邮件:yyan@tru.ca

研究兴趣

生物信息学，机器学习，复杂网络和大数据分析

教育

萨斯喀彻温大学(UofS)，萨斯卡通，SK，哲学博士(生物医学工程
*论文“通过串联质谱法进行从头测序的计算方法”

理学学士(数学与计算科学)，西北工业大学，中国西安

出版物

专业期刊论文
[J10]张伟，王丽丽，李丽丽，张伟。(2021):利用机器学习推进全基因组关联研究。国际数据挖掘和生物信息学杂志，已接受。
[J9]石杰，颜勇，李丽丽，李丽丽，王晓燕，王晓燕，等。基于深度特征选择的全基因组耐药遗传因子识别方法研究，中国生物医学工程学报，2019,29(增刊):366 - 366。
[J8]王晓燕，石杰，刘军，等(2019):全基因组关联数据输入量对全基因组关联研究的影响，生物信息学报，22(1)，19- 22。
[J7]闫燕，吴晓明，吴晓明(2017):基于多肽序列的ETD/ECD谱分析，中国生物工程学报，31(2)，337-344。
[J6]闫勇，张凯(2016)。谱库辅助HCD和ETD谱对的新肽测序，生物信息学，17(17):205-211。
[J5]闫燕，吴晓峰，吴晓峰(2016):基于CID和HCD谱对的多肽序列分析，中国生物医学工程学报，28(5):557 - 557。
[J4] Yan Y, AJ Kusalik, FX Wu(2015):基于串联质谱(MS/MS)的全新肽段测序计算方法的最新进展。蛋白质与肽字母，22(11):983-991。
[J3]闫燕，AJ Kusalik, FX Wu(2015):多肽序列多重串联质谱从头测序框架。纳米生物学报，14(4):478-484。
[J2]闫燕，吴晓明，吴晓明(2014):基于HCD谱的新肽序列分析，中国生物工程学报，29(2):366 - 366。
[J1]闫勇，张硕，吴福兴(2011):图论在蛋白质结构识别中的应用，蛋白质组学，9(S1:S17): 1-10。

同行评议会议论文集
[C6]王丽丽，张伟，李丽丽。(2020):综合- gwas:利用交叉验证评估遗传变异的预测性的全基因组关联研究管道，2020年IEEE生物信息学和生物医学国际会议，第1361-1367页
[C5]颜勇，史杰，刘杰，等(2018):基于全基因组关联研究(GWAS)的多基因组关联研究(GWAS)，中国生物医学工程学报，2018，(5):369 - 369。
[C4]闫燕，吴晓峰，吴晓峰(2014):基于互补谱对的NovoPair肽序列测序，生物医学工程学报，2014:150-155。
[C3]闫燕，吴晓明，吴晓明(2014):基于多边型图(GMET)的ETD/ECD谱分析，生物信息学研究与应用，国际生物信息学学术研讨会，2014，(3):366 - 366
[C2]闫燕，吴fx(2013):基于多边图的HCD谱重测序方法，生物医学工程学报，2013:176-181。
[C1]陈斌，石建军，张胜，吴fx(2011):基于图熵的蛋白质复合体检测方法，生物医学工程学报，2011:123-126。

摘要&海报
[P4]闫燕，C Burbridge, AJ Kusalik(2018):基于不同输入数据量的全基因组关联研究(GWAS)项目的前20个关联，2018年植物和动物基因组(PAG)会议(美国圣地亚哥)。
[p3]闫燕，C Burbridge, AJ Kusalik(2018):基于不同输入数据量的全基因组关联研究(GWAS)项目的相关性追踪，遗传学报，2018(巴黎)。
[P2]王晓燕，王晓燕，王晓燕(2017):基于p值阈值和输入数据量的全基因组关联结果比较，中国生物医学工程学报(自然科学版)。
[P1]王晓燕，王晓燕，王晓燕(2017):基于P2IRC的全基因组相关性研究，第二届P2IRC学术年会(加拿大萨斯katoon)。

工作经历

助理教授(2020年6月至今)汤姆森里弗斯大学(TRU)计算科学系，坎卢普斯，BC省beplay苹果app下载

博士后研究员(2017年2月至2019年8月)SK萨斯卡通UofS计算机科学系
*项目:加拿大第一卓越研究基金(CFREF)资助的植物表型与成像研究中心(P2IRC) (https://p2irc.usask.ca/)的基因型与环境到表型(GE2P)
*研究领域:全基因组关联研究(GWAS)，混合线性模型，机器学习，统计推理

(2015年10月至2016年9月)西安大略大学计算机科学系，伦敦，ON
*研究方向:利用多种生物数据源和形式进行序列预测的计算算法开发

课程

TRU
- COMP4980生物信息学和计算生物学导论
DASC 6310《生物学与生命科学数据分析》(新课)
- comp3130正式语言
- comp2120编程方法
UofS
- BINF210生物信息学应用导论，2018年秋季

时间表

描述

一天

开始

结束