基本信息教学与研究方向科研项目与成果论文与论著
基本信息
教授，博士生导师；哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院院长，软件学院院长、人工智能研究院院长、生物信息技术研究院院长；国家“健康保障重大工程2030”规划基地平台专家组副组长、十三五“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点研发计划专家、十三五“生物安全关键技术研发”重点研发计划专家组专家、国务院学位委员会学科评议组成员、国家863计划生物和医药领域委员会专家、国家863计划生物信息技术主题专家、国家科技重点专项生物安全计划专家组专家、黑龙江省政协常委。

个人履历
1982.09-1986.07
黑龙江大学数学系计算机软件专业
获学士学位

1986.09-1989.03
哈尔滨工业大学计算机科学与技术系
获硕士学位

1989.03-1991.11
哈工大计算机科学与技术系
助教

1991.12-1996.06
哈工大计算机科学与技术系
讲师

1996.07-2001.04
哈工大计算机科学与技术系
副教授

2001.05-至今
哈工大计算机科学与技术学院
教授

2005.06-至今
哈工大计算机科学与技术学院
博士生导师

2001.08-2001.12
哈工大计算机科学与技术学院
院长助理

2001.12-2010.12
哈工大计算机科学与技术学院
副院长

2011.01-至今
哈工大计算机科学与技术学院
院长

2014.07-至今
哈工大软件学院
院长

2018.05-至今
哈工大人工智能研究院
院长





学术与社会兼职
国家“健康保障重大工程2030”规划-基地平台专家组副组长 十三五“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点研发计划专家 十三五“生物安全关键技术研发”重点研发计划专家组专家 国务院学位委员会学科评议组成员曾任国家863计划生物和医药领域委员会专家（2006-2011）曾任国家863计划生物信息技术主题专家（2001-2006）国家科技重点专项生物安全计划专家组专家；中国人类遗传资源管理条例起草组专家中国卫生信息学会生物大数据专委会主任中国计算机学会理事 《生物信息学》期刊编委 国家“863”计划重大项目“生物大数据开发与利用关键技术研究”首席科学家（2015-2017） 国家“863”计划重大项目“数字化医疗工程”首席科学家（2011-2015） 2016年IEEE生物信息学和生物医学国际会议主席（2016 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine Conference Chair） 2014年IEEE生物信息学和生物医学国际会议共同主席（2014 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine Conference Co-Chair and Program Co-Chair） 黑龙江省生物医学信息技术与系统工程研究中心主任 哈工大-韩国SK生物医学信息技术联合实验室主任














主讲课程
生物信息学导论（本科生课程）知识工程（研究生课程）

研究方向
主要研究生物信息学、人工智能、知识工程、机器学习等。具体包括：基因组数据分析算法、数据可视化、知识挖掘与整合、网络分析、生物医药领域搜索等。

王亚东教授在我国较早从事生物信息学研究的专家之一，2002年在我国建立第一个经教育部批准的生物信息技术本科专业，并在哈工大计算机学院招收、培养我国第一批生物信息技术本科生；十五年来，推动了我国863计划一系列生物信息技术重大研究计划的论证、规划与实施工作；作为我国生物信息学领域的资深专家，有力地推动了我国生物信息技术的发展，并为我国基因组科学、计算机科学等相关领域的发展做出了重要贡献。教育部批准

项目与成果
王亚东教授团队主持完成国家科技重大工程、国家863计划项目、国家自然科学基金、国际合作项目等20余项；获国家科技进步二等奖1项、省科技进步二等奖1项、省自然科学二等奖2项；国家863计划重大项目“数字化医疗工程”（2011-2015）、“生物大数据开发与利用” （2015-2017）首席科学家。承担的项目有：

生物大数据表述索引、搜索与存储访问技术，国家863计划重大项目，2015.01-2017.12 生物数字资源集成和信息服务关键技术研发, 国家863计划项目，2014.01-2016.12 医疗物联网关键技术研究与设备开发及验证, 国家科技重大专项，2013.01-2015.12 医疗信息集成融合技术与系统开发, 国家863计划项目，2011.01-2015.12 个人健康信息获取与管理技术研究，国家863计划项目，2012.01-2015.12 转化生物信息学重大产品研制，国家863计划项目，2012.01-2014.12 哈尔滨工业大学-爱思开医疗信息技术联合研究实验室，国际合作项目，2011.01-2014.12 基于新一代测序数据的基因组拼接组装算法研究 ，国家自然科学基金，2011.01-2015.12 基于个体基因组单核苷酸突变的等位基因转录调控模型研究，国家自然科学基金，2014.01-2017.12 基于多参考基因组的高通量测序片段映射方法研究，国家自然科学基金，2014.01-2016.12 基于生物数据融合的致病microRNA识别方法研究，国家自然科学基金，2012.01-2014.12 人类复杂疾病相关的非编码区调控性单核苷酸变异预测研究，国家自然科学基金，2014.01-2016.12


代表性科研成果
1. 全球首创个人基因组浏览器Personal Genome Browser（PGB）

哈工大生物信息学研究团队研发了全球首创的个人基因组浏览器（PGB）。用户使用该系统可简洁、直观的浏览自己的个人基因组，实现认知自己基因组的梦想。该系统为世界提供了首个个人基因组数据可视化框架；同时，其集成了数十个基因型-健康表型知识库，提供基于个人基因组的健康风险预测，成为个性化健康的支撑平台。该系统受到国际同行的高度评价：“You do a lot of great works to the world！”

PGB网站：http://www.pgbrowser.org/

2. 全球首创家系基因组浏览器（FGB，Family Genome Browser）

在个人基因组浏览器基础上，哈工大生物信息学研究团队研发了世界首个家系基因组浏览器（FGB）。用户使用该系统可同时浏览一个家族的基因组；该系统提供了基因组变异分析、基因组全新变异（de novo mutation）检测、基因组重组识别等基因组分析工具。该系统受到国际同行的高度评价：“This is an important and valuable contribution and authors use state-of-the-art software engineering.”

FGB网站：http://mlg.hit.edu.cn/FGB/

3. 基于图索引的高通量测序片段比对算法deBGA

哈工大生物信息学研究团队研发了基于图索引的高通量测序片段比对算法deBGA。该算法创新性地建立了基因组的图结构组织和索引，并在此基础上设计实现了基于基因组图索引测序片段快速比对方法。该算法利用基因组图索引，有效地解决了大量测序片段向大量参考基因组比对的难题，并大幅降低了测序片段比对的时间代价，使高通量测序片段比对的速度相较于当前主流算法提升了数十倍。该算法获得了国际同行的高度评价：“该工作向实现基于群体参考基因组的快速序列比对迈出重要一步，这将有望实现长期以来反复讨论但尚未实现的融合已知变异信息的序列比对方法。”

deBGA网站：https://github.com/hitbc/deBGA

4. 面向海量基因组序列的索引算法deBWT

哈工大生物信息技术团队研发了针对海量基因组数据的BWT索引建立算法deBWT。该算法采用基于de Bruijn图分支路径的创新性数据结构，有效解决了BWT索引建立过程中长重复后缀（suffix with long common prefix）的比较问题，并突破了基于增量策略（incremental approach）的BWT索引构建算法难以并行化的瓶颈，形成了高速、高度可并行化的BWT索引构建算法与系统。该算法获得了国际同行的高度评价：“此项工作是基因组索引方面一项出色的理论贡献，其产生的影响将不止于广泛应用于基因组索引，也将延伸至其他相关应用中。”

deBWT网站：https://github.com/hitbc/deBWT

论著成果
在《Bioinformatics》(SCI,IF 7.307)、《Nucleic Acids Research》(SCI,IF 10.16)、《BMC Bioinformatics》(SCI,IF 2.435)、《Human Mutation》(SCI,IF 5.089)、《BMC Genomics》(SCI,IF 4.40)等国际著名期刊发表论文150余篇。10篇Bioinformatics期刊论文如下：

Liu B, Guo H, BrudnoM, Wang Y*. deBGA: read alignment with de Bruijn Graph-based seed and extension. Bioinformatics, 2017 Liu B, Jiang T, Yiu SM, Li J, Wang Y*. rMFilter: acceleration of long read-based structure variation calling by chimeric read filtering. Bioinformatics. 2017 Liu B, Gao Y, Wang Y*. LAMSA: fast split read alignment with long approximate matches. Bioinformatics. 2017 Liu B, Zhu D, Wang Y*. deBWT: parallel construction of Burrows-Wheeler Transform for large collection of genomes with de Bruijn-branch encoding. Bioinformatics, 2016 Liu B, Guan D, Wang Y*. rHAT: fast alignment of noisy long reads with regional hashing. Bioinformatics, 2016,32(11):1625-1631 Yongzhuang Liu, Jian Liu, Jianguo Lu, Jiajie Peng, Liran Juan, Xiaolin Zhu, Bingshan Li, Wang Y*. Joint detection of copy number variations in parent-offspring trios. Bioinformatics, 2015: btv707. Jiajie Peng, Tao Wang, Jixuan Wang, Wang Y*, Jin Chen*. Extend Gene Ontology based on gene network data. Bioinformatics. 2016, Pages 1185–1194 L Juan, Y Liu, Y Wang, M Teng, T Zang, Wang Y*. Family genome browser: visualizing genomes with pedigree information. Bioinformatics, 2015: btv151. Liu Y, Li B, Tan R, Zhu X, Wang Y*. A gradient boosting approach for filtering de novo mutations in parent-offspring trios. Bioinformatics. 2014 Mar 10 Jiang Yue, Wang Y*, Brudno Michael. PRISM: Pair-read informed split-read mapping for base-pair level detection of insertion, deletion and structural variants. Bioinformatics. 2012