导师信息#中国科学院新疆理化技术研究所研究生导师#尤著宏

中国科学院新疆理化技术研究所研究生导师尤著宏介绍如下：

姓名:尤著宏
性别:男
职称:研究员(自然科学)
通讯地址:乌鲁木齐市北京南路40号附1号
邮政编码:830011
电子邮件:zhuhongyou@ms.xjb.ac.cn

简历：

尤著宏，男 ，1980年8月出生
，中科院新疆理化技术研究所研究员 、国科大博士生导师，中科院率先行动“百人计划”青年俊才候选人 。2005年9月-2010年12月 ，中国科学技术大学硕博连读
，获工学博士学位；2008年6月-2009年12月，美国康奈尔大学联合培养博士生；2001年9月-2005年06月 ，湖南师范大学本科，获工学学士
。2012年1月-2013年6月
，同济大学计算机科学与技术博士后流动站，博士后；曾获人社部“香江学者 ”计划资助 ，在香港理工大学电子计算学系从事博士后研究。

尤著宏博士主持或完成国家自然科学基金项目3项（青年基金1项
，面上项目2项），博士后基金项目1项 。近年来在《PLOSComputationalBiology》
、《BriefingsinBioinformatics》、《Bioinformatics》 、《ScientificReports》
、《IEEETransactionsonCybernetics》、《IEEE/ACMTransactionsonComputationalBiologyandBioinformatics》 、《Oncotarget》等国内外重要学术期刊及国际会议发表学术研究论文90余篇 ，其中SCI索引论文69篇
，在ISBRA、IJCNN
、WCCI及BIBM等国际会议上发表EI论文20余篇
。论文累计影响因子超过200，其中第一作者及通讯作者SCI索引论文48篇。以一作或者通讯发表中科院一区论文12篇 ，以一作或者通讯发表中科院二区以上论文33篇 。发表论文被AnnualReviewofBiophysics、IEEETransactionsonIndustrialInformatics 、IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering
、BehaviouralNeurology、FrontiersofComputerScience 、InformationSciences
、FrontiersinGenetics、Trendsingenetics 、BriefingsinBioinformatics
、Cancerresearch、Nucleicacidsresearch等国际著名杂志引用超1000次（GoogleScholar）
，4篇论文入选ESI高被引论文。撰写专著章节1章 、申请发明专利5项
。

尤博士目前是IEEE会员，中国计算机学会CCF计算机应用专委会常委。担任JournalofBiologicalResearch
、InternationalJournalofDistributedSensorNetworks、EvolutionaryBioinformatics及BioMedResearchInternational4个SCI国际期刊的客座编委（GuestEditor） ，是IEEETransactionsonIndustrialInformatics,IEEE/ACMTransactionsonComputationalBiologyandBioinformatics
，IEEETransactionsonNanoBioscience等多个IEEETransaction汇刊 、ScientificReports、Neurocomputing
、PLOSCB等国际期刊特邀审稿人 。作为第二完成人的科技成果“复杂生物数据的特征建模及高效学习理论与应用
”获得2016年教育部自然科学奖2等奖
。

主要研究领域及成就：

包括基于图像的高通量数据分析；图及复杂网络理论及其应用；生物信息学中蛋白质相互作用预测、药物靶点预测 、microRNA与疾病关系预测
、疾病相关的miRNA-环境因子组合作用预测、非编码RNA大规模功能类似性网络构建等。

代表性文章：(10篇以内）

(1)Zhu-HongYou（尤著宏）,MengchuZhou,XinLuo,ShuaiLi,“HighlyEfficientFrameworkforPredictingInteractionsBetweenProteins,”IEEETransactionsonCybernetics,vol.47,no.3,pp.721-733,2017.（SCI,3年影响因子：4.454,中科院1区）

(2)Zhu-HongYou（尤著宏）,Zhi-AnHuang,ZexuanZhu,Gui-YingYan,ZhenkunWen,XingChen“PBMDA:anovelandeffectivepath-basedcomputationalmodelformiRNA-diseaseassociationprediction, ”PLOSComputationalBiology,13(3):e1005455,2017(SCI,3年影响因子4.679,中科院小类1区)

(3)Zhu-HongYou（尤著宏）,Ying-KeLei,De-ShuangHuang,XiaoboZhou,“Usingmanifoldembeddingforassessingandpredictingproteininteractionsfromhigh-throughputexperimentaldata,
”Bioinformatics2010,26(21):2744-2751(SCI，5年影响因子：6.968 ，中科院小区1区)

(4)ShuaiLi,Zhu-HongYou（通信作者）,HongliangGuo,XinLuo,ZhongqiuZhao.“Inverse-freeExtremeLearningMachinewithOptimalInformationUpdating,”IEEETransactionsonCybernetics,vol.1,no.99,pp1-7,2015（SCI,3年影响因子：4.454,中科院1区）

(5)XingChen,Yu-AnHuang,Zhu-HongYou（通信作者）,GuiyingYan,XuesongWang,“ANovelApproachbasedonKATZmeasuretoPredictAssociationsofHumanMicrobiotawithNon-InfectiousDiseases, ”Bioinformatics,vol.33,no.5,pp.733-739,2016.(SCI,中科院1区，影响因子：5.123,中科院1区)

(6)XingChen,ChenggangClarenceYan,XuZhang,Zhu-HongYou（通信作者）.“Longnon-codingRNAsandcomplexdiseases:fromexperimentalresultstocomputationalmodels,”BriefingsinBioinformatics,bbw060,2016(SCI,影响因子9.617,中科院1区)

(7)JianqiangLi,Zhu-HongYou（通信作者）,XiaoLi,ZhongMing,XingChen,“PSPEL:InSilicoPredictionofSelf-interactingProteinsfromAminoAcidsSequencesusingEnsembleLearning,
”IEEE/ACMTransactionsonComputationalBiologyandBioinformatics,doi:10.1109/TCBB.2017.2649529,2017（SCI,3年影响因子：1.528,中科院3区）

(8)Zhu-HongYou（尤著宏）,ZhengYin,KyungsookHan,De-shuangHuang,XiaoboZhou,“Asemi-supervisedlearningapproachtopredictsyntheticgeneticinteractionsbycombiningfunctionalandtopologicalpropertiesoffunctionalgenenetwork,”BMCBioinformatics2010,11:343(SCI
，5年影响因子：3.567，中科院2区)

(9)Yu-AnHuang,XingChen,Zhu-HongYou（通信作者）,De-ShuangHuang,KeithChan.“ILNCSIM:improvedlncRNAfunctionalsimilaritycalculationmodel, ”Oncotarget.vol.7,no.18,pp.25902–25914,2016.(SCI,3年影响因子5.998,中科院大类1区)

(10)XinLuo,MengchuZhou,ShuaiLi,Zhu-HongYou（尤著宏）,YunniXia,andQingshengZhu ，“ANon-negativeLatentFactorModelforLarge-scaleSparseMatricesinRecommenderSystemsviaAlternatingDirectionMethod,
”IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,vol.27,no.3,pp.579-592,（SCI,3年影响因子：4.505,中科院1区）　

研究领域：大数据分析 、数据挖掘
、模式识别及在生物信息学上的应用等方面研究