个人信息
个人简介:1.基本情况吴建盛,男,1979年9月生,江西临川人,工学博士,副教授,硕士生导师。2.主要学习和工作经历2015/05-2016/03 美国密歇根大学计算医学和生物信息学系,访问****2015/03-2015/05 美国亚利桑那州立大学计算、信息和决策系统工程学院,访问****2010/10–2014/5 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室机器学习与数据挖掘研究所,博士后2009/03–至今 南京邮电大学,地理与生物信息学院/生物医学工程 2004.09-2009.3 东南大学生物电子学国家重点实验室/生物科学与医学工程学院, 工学博士;
研究领域:研究方向:1、人工智能助力药物开发主要研究利用人工智能算法进行药物虚拟筛选和药物靶标蛋白功能预测。2、人工智能算法主要研究如何开发或利用深度学习、迁移学习、稀疏学习、矩阵补全和多标记学习方法。 近年来在国内外专业期刊和会议上发表论文30余篇,其中SCI收录论文20余篇。以第一作者在JCR一区SCI发表论文3篇,Transactions系列论文2篇。第一作者SCI收录论文google scholar引用Top3次数分别为111,56和18次。目前为中国人工智能学会机器学习专委会委员、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、江苏省人工智能学会机器学习专委会常务委员等。国际顶级人工智能会议国际人工智能协会年会(AAAI-17)和国际人工智能联合会议(IJCAI2019)程序委员会委员;环太平洋人工智能国际会议(PRICAI 2018)分会主席;中国数据挖掘会议(CCDM2016)分会主席和生物医学数据挖掘研讨会主席。代表性学术论文:[1] Jiansheng Wu, Ben Liu, Wallace K.B. Chan, Weijian Wu, Tao Pang, Haifeng Hu, Shancheng Yan, Xiaoyan Ke, Yang Zhang. Precise Modelling and Interpretation of Bioactivities of Ligands Targeting G Protein-coupled Receptors. Bioinformatics 2019. (JCR 一区)[2] Jiansheng Wu, Qiuming Zhang, Weijian Wu, Tao Pang, Haifeng Hu, Wallace K.B. Chan, Xiaoyan Ke, Yang Zhang. WDL-RF: Predicting Bioactivities of Ligand Molecules Acting with G Protein-coupled Receptors by Combining Weighted Deep Learning and Random Forest. Bioinformatics 2018. (JCR 一区)[3] Jiansheng Wu, Qin Yin, Chengxin Zhang, Jingjing Geng, Hongjie Wu, Haifeng Hu, Xiaoyan Ke, Yang Zhang. Function Prediction for G Protein-Coupled Receptors through Text Mining and Induction Matrix Completion. ACS Omega 2019.[4] Jiansheng Wu, Sheng-Jun Huang, Zhi-Hua Zhou. Genome-Wide Protein Function Prediction through Multi-instance Multi-label Learning. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 2014. [5] Jiansheng Wu, Zhi-Hua Zhou. Sequence-Based Prediction of microRNA-Binding Residues in Proteins Using Cost-Sensitive Laplacian Support Vector Machines. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 2013. [6]Jiansheng Wu, Hongde Liu, Xueye Duan, Yan Ding, Hongtao Wu, Yunfei Bai,Xiao Sun.Prediction of DNA-binding residues in proteins from amino acid sequences using a random forest model with a hybrid feature. Bioinformatics 2009. (JCR 一区)
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南京邮电大学导师教师师资介绍简介-吴建盛
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