师资队伍

1992年9月-1997年7月 清华大学自动化系自动控制专业学习，获工学学士学位

1997年9月-2002年1月 清华大学自动化系检测技术及自动化装置专业学习，获工学博士学位

2023年-今，清华大学自动化系，长聘教授

2007年-2022年，清华大学自动化系，副教授

2004年-2007年，美国南加州大学，博士后

2002年-2003年，香港科技大学，博士后

1. 基因测序数据分析：研究融合多种基因测序数据的深度学习模型，辨识细胞类型、构建细胞通讯网络，识别细胞通讯模式，预测细胞功能，构建人体跨器官细胞图谱，用于心血管疾病精准防控。

2. 基因组深度学习：研究整合基因组序列与生物实验数据的自然语言处理方法，辨识基因调控元件，预测基因调控模式，构建基因调控网络。

3. 医疗知识图谱构建：研究分析医学典籍、电子病历的自然语言处理方法，辨识医学词汇，抽取词汇间关系，构建医疗知识图谱。

4. 医学影像智能分析：研究生物医学影像分析的深度学习方法，提取影像特征，理解影像内涵，建立基于医学影像的辅助诊断模型。

运用人工智能与机器学习的理论与方法，研究生物信息与智能健康重大科学技术问题，突破单细胞数据分析及基因组序列分析瓶颈，在 ① 细胞类型辨识、② 基因调控模式识别、③ 致病遗传因素定位等方面建立了原创性理论与方法，取得了具有国际影响力的突破性成果。已在顶级国际期刊发表SCI检索论文80余篇，包括：Nature子刊5篇（Nature Machine Intelligence 2篇，Nature Communications 3篇），美国科学院院刊（Proc Natl Acad Sci USA）4篇，核酸研究（Nucleic Acids Research）4篇，生物信息学（Bioinformatics）10篇等。

2008年，清华大学教学成果一等奖

2008年，北京市教学成果一等奖

2009年，国家级教学成果二等奖

2013年，中国自动化学会自然科学奖二等奖

代表性论文

1. Wanwen Zeng et al, Compressing regulatory networks to vectors for interpreting gene expression and genetic variants, Nature Machine Intelligence, 2021, in press

2. Qiao Liu et al, Simultaneous deep generative modeling and clustering of single cell genomic data, Nature Machine Intelligence, 2021, in press

3. Shengquan Chen et al, OpenAnnotate: a web server to annotate the chromatin accessibility of genomic regions, Nucleic Acids Research, 2021, in press

4. Shengquan Chen et al, DeepCAPE: a deep convolutional neural network for the accurate prediction of enhancers, Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2021, in press

5. Shengquan Chen et al, A reference-guided approach for epigenetic characterization of single cells, Nature Communications, 2021, 12:2177

6. Qiao Liu et al, Density estimation using deep generative neural networks, Proc Natl Acad Sci USA, 2021, 118(15): e2101344118

7. Wenran Li et al, A method for scoring the cell-type specific impacts of non-coding variants in personal genomes, Proc Natl Acad Sci USA, 2020, 117 (35): 21364-21372

8. Wanwen Zeng et al, SilencerDB: a comprehensive database of silencers, Nucleic Acids Research, 2020, 49(D1):D221-D228

9. Wanwen Zeng et al, DC3: Deconvolution and coupled clustering from bulk and single cell genomics data, Nature Communications, 2019, 10: 4613

10. Wenran Li et al, DeepTACT: predicting high-resolution chromatin contacts via bootstrapping deep learning, Nucleic Acids Research, 2019, 47(10): e60

11. Zehua Liu et al, Reconstructing cell cycle pseudo time-series via single-cell transcriptome data, Nature Communications, 2017, 8:22

12. Zhana Duren et al, Modeling gene regulation from paired expression and chromatin accessibility data, Proc Natl Acad Sci USA, 2017, 114(25): E4914-E4923

13. Feng Zeng et al, PyroHMMsnp: a SNP caller for Ion Torrent and 454 sequencing data, Nucleic Acids Research, 2013, 41(13):e136

14. Rui Jiang et al, Sequence-based prioritization of nonsynonymous single-nucleotide polymorphisms for the study of disease mutations, American Journal of Human Genetics, 2007, 81(2):346-360

15. Rui Jiang et al, Network motif identification in stochastic networks, Proc Natl Acad Sci USA, 2006, 103(25): 9404-9409

发明专利

1. HE染色器官病理图像分割方法、装置

2. 细胞图像中细胞轮廓弯曲程度的衡量方法、系统及介质

3. 高分辨率图像纹理特征提取方法及系统

4. 掩模图像的分割方法及系统

5. 基于图路径搜索和深度学习的细胞图像分割方法

6. 图像要素提取方法及装置

7. 一种基于专用语料库字向量的无监督中文分词方法

8. 电子病历表型抽取、表型名称规范化方法及系统

9. 中文电子病历命名实体抽取方法及系统

10. 基于深度学习的医院分诊方法、系统、装置及介质

11. 一种基于词向量的医疗分诊方法及系统

12. 多类生物序列注释的整合方法

13. 基因组单位点变异致病性的预测方法、系统及存储介质

软件著作权

1. 数字化组织病理影像浏览标注软件V1.0

2. 数字化组织病理影像几何变换软件V1.0

3. 基于深度学习的多系统萎缩综合征辅助诊断软件V1.0

4. 数字化组织病理影像加噪模糊软件V1.0

5. 数字化组织病理影像色彩调整软件V1.0

6. 数字化组织病理影像分割软件V1.0

7. 细胞分割预处理浏览软件V1.0

8. 细胞形状特征提取软件V1.0

9. 染色质开放性注释与可视化系统

吴雪兵：哥伦比亚大学，助理教授

曾 丰：厦门大学，助理教授

马士宁：斯坦福大学，博士后

刘泽华：哈佛大学，博士后

吴蒙蒙：清华大学，博士后

王子承：哥伦比亚大学，博士后

曾婉雯：南开大学，助理教授

李文然：斯坦福大学，博士后