刘明伟
学术学位硕士生导师

副教授
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liumingwei@cqmu.edu.cn

检验医学院
http://mlab.liumwei.org




学科信息


个人简介
刘明伟（1975.12～），男，理学博士，重庆生物信息学会常务理事。副教授，硕士生导师，教研室主任，创新创业导师


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一、研究方向


“专注生物数据与生物信息，开启生命信息解密之旅”


随着基因测序、靶向治疗和分子诊断技术的快速发展，肿瘤治疗已向精准诊断和个体化治疗方向快速迈进。合适剂量的合适药物施与合适患已成为肿瘤临床精准诊疗的基本特点。肿瘤标志物因其应用简便、安全可靠、机体无创、兼具较高敏感性和特异性、检测结果准确可靠、假阳性和假阴性极少等特点，业已成为临床医学工作中不可或缺的重要手段。外泌体是近年来液体活检最有力的检测手段，是癌症生物标志物新的来源和理想载体，具有样本易获取、非侵入性、癌症/肿瘤早期实时动态检测、监测与评估等优良特性，是癌症精准医学（precision oncology）实施的关键工具。
同时，大量研究实践表明，充分利用组学数据进行差异基因表达、节点基因、分子网络、代谢通路等分析，同时结合已有研究文献的语义知识挖掘和临床表型数据的关联分析（即多组学数据、文献数据和临床数据的整合、综合与系统分析），是提高肿瘤标志物发现、鉴定的有效途径和方式。
需要注意的是，人类健康不仅仅与自身遗传基因相关，还与人类自身体内/体外数量庞大的微生物菌群相关。据初步估 计，人体微生物基因组（也称为微生物环境基因组、宏基因组或元基因组，英文为Metagenome或Microbial Environmental Genome）基因数目总和是人类基因组基因数目总和的上百倍，它们的变化在人类疾病发生发展过程中扮演极其重要的作用。最新研究进展表明，肠道菌群（Gut Microbiota）的异常很可能是肥胖、高血压、糖尿病、冠心病和中风等代谢性疾病的直接诱因。因此，研究人类肠道微生物（包括病源微生物和有益微生物），将有助于人类的健康评估与监测、新药研发和个体化用药，以及慢性病的早期诊断与免疫治疗等。
不仅如此，大数据、云计算、人工智能、物联网等一大批新兴信息技术为医疗检验领域提供了革命性创新发展的新机遇。通过何种方式和手段构建可靠的医学检验云计算平台，使之对不同地方、不同时间、不同检测项目数据进行有效的收集存储、分析计算以及数据质控，并实现疾病检测项目智能挖掘、辅助诊断模型建立、形态智能分型与疾病涂片智能诊断等，是医学检验迫切发展和亟待解决的重大应用问题。


1.肿瘤生物信息与临床转化、肠道微生物信息及免疫诊疗生物信息


聚焦多水平、多层面的肿瘤外泌体、肠道微生物、肿瘤免疫诊疗相关组学与临床数据整合挖掘（包括异源异构数据整合），探寻肿瘤微环境-免疫分子网络、肠道微生物-复杂疾病、分子分型与临床诊疗等关系，探究肿瘤发生、发展的生物学机制（包括自身免疫作用与肠道微生物作用），实现肿瘤诊疗生物标志物的发现、验证与诊疗应用转化（包括数据与知识的融合和知识系统构建）。
组学数据稳健分析方法与研究设计
肿瘤微环境与免疫生态网络特征及模型
益生肠道微生物与肿瘤生态（炎症、免疫、转移）
肿瘤液体活检诊疗标志物（外泌体）


2.医学检验人工智能


聚焦医学检验数据智能处理、医学检验项目智能挖掘、疾病辅助诊断模型与智能细胞形态学。
智能POCT与数据智能应用
语义生物学与生物标志物本体
肿瘤知识图谱与组学知识表示和推理
（血、骨）细胞智能形态学
（精子、阴道、薄层细胞、粪便）有形成分智能分析
（血、骨髓）涂片疾病智能诊断


科研项目
1.2018-2021年，重庆市科委自然科学基金（重点）：共享大数据人工智能诊断平台构建与多领域应用，NO. cstc2018jscx-mszdX0022 (主研）
2.2018-2021年，重庆市科委自然科学基金：一种核酸前处理集成技术的研发与应用，NO. cstc2018jscx-msybX0010 (主研）
3.2016-2019年，国家自然科学基金：基于UDG介导PCR、磁性纳米富集和链置换反应的SNPs准确快速检测方法，NO.**(主研）
4.2015-2018年，国家自然科学基金： 一种新型肺炎链球菌矿化纳米蛋白疫苗——疫苗的构建、热稳定性及其免疫保护效应研究，NO.**(主研）
5.2012-2015年 重庆市科委自然科学基金：中性粒细胞胞外陷阱（NETs）抗肺炎链球菌性中耳炎的机制研究，NO.cstc2012jjA10014(主研）
6.2015-2017年 重庆医科大学：基于HTML5富媒体交互技术的网络课程内容建设技术平台研究，NO.JY150203（项目主持人）
7.2012~2015年，重庆市科委面上项目：基于基因组学和生物信息学的多血清型肺炎链球菌毒力因子变异及毒力组研究, NO:cstc2012jjA0016（项目主持人）
8.2007~2009年，重庆医科大学: 生物信息平台快速部署系统BioInfoServOS的构建与开发”，NO: XBYB**. （项目主持人）
9.2011~2014年，重庆市科委面上项目： 针对TCS系统中YycG蛋白的抗菌中药先导化合物的高通量筛选，NO: cstc2011jjA10063（主研）
10.2009-2010年，重庆医科大学：尿液分析仪三维虚拟仿真系统的研究与开发（主研）


团队主要成员
汪宣佚，女，2017级硕士研究生。主要基于外泌体和组学数据挖掘，分析筛选肿瘤生物标志物。


柴子轩，男，2018级硕士研究生。主要基于知识语义、知识图谱及组学数据，分析筛选免疫诊疗生物标志物。


龙飞，男，2019级硕士研究生。主要基于组学数据和生物信息手段，研究感染性疾病分子机制及诊断生物标志物


田璐瑶，女，2020级硕士研究生。主要基于整合组学生物信息，研究人类肠道微生物与疾病健康的问题。


李静，女，2021级硕士研究生。主要基于组学数据和知识图谱，探索更高效、稳健与更智能的生物标志物筛选问题。

著作教材
1.Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Guizhi Pan*, Youjin Hao, Bo Li, Ting Ye, Yinghong Li, Fei Long, Lixin Xia and Mingwei Liu#, ExoBCD: a comprehensive database for exosomal biomarker discovery in breast cancer. (doi: 10.1093/bib/bbaa088; IF 11.624, Q1; PDF)

2.Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Yinghong Li, Fei Long, Youjin Hao, Guizhi Pan, Bo Li and Mingwei Liu#, Identification of potential biomarkers for anti-PD-1 therapy in melanoma by weighted correlation network analysis[J]. Genes, 2020, 11(4), 435. (doi:10.3390/genes**; IF: 4.090, Q2; PDF).
3.Wu, Y., Song, T., Liu, M., He, Q., Chen, L., Liu, Y., ... & Li, Q. (2019). PPARG negatively modulates Six2 in tumor formation of clear cell renal cell carcinoma. DNA and cell biology, 38(7), 700-707(doi: 10.1089/dna.2018.4549, IF: 3.312, Q2; PDF).
4.Xiner Nie?, Jinyi Wei?, Youjin Hao, Jingxin, Tao Yinghong, Mingwei Liu, Boying Xu and Bo Li1. Consistent Biomarkers and Related Pathogenesis Underlying Asthma Revealed by Systems Biology Approach[J]. International journal of molecular sciences, 2019, 20(16): 4037. (IF: 5.992, Q1; PDF)
5.Jie Dai*, Mingwei Liu*, Li Zhang et al., Involvement of catalase in the protective benefits of metformin in mice with oxidative liver injury. (2014). Chemico-Biological Interactions, 216:34-42.(IF 5.192, Q1; PDF)
6.Shuangcheng Li*, Mingwei Liu*, Ping Li et al., Fine mapping of a new dominant minute-grain gene, Mi3, in rice. (2012).Molecular Breeding, .（973项目、国家基础研究项目： 2011CB100101).
7.Han Sun., Chen Chen., Meng Shi, Dandan Wang, Mingwei Liu, Daixi Li, Pengyuan Yang, Yixue Li., Lu Xie. Integration of mass spectrometry and RNA-Seq data to confirm human ab initio predicted genes and lncRNAs. Proteomics. (2014). Vol. 14 (23-24): 2760-2768.
8.LIU Ming-wei*, LIU Yong, WANG Shi-quan, DENG Qi-ming, LI Ping. Genetic analysis and mapping for the dominant short grain Mi3(t) in rice. (2005). Rice Science, 12(4): 243-248. （国家自然科学基金NSFC: 2003AA212030）





研究方向
肿瘤生物信息与临床转化、肠道微生物信息与益生菌、肿瘤知识图谱与智能语义数据挖掘、多组学肿瘤标志物与免疫诊疗生物信息