姓 名 刘辉 性 别 男
出生年月 1981年2月 籍贯 徐州
民 族 汉族 政治面貌 中共党员
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 副教授 导师类别 博、硕导
行政职务 无 Email hui.liu@cumt.edu.cn
工作单位 信息与电气工程学院 邮政编码 221116
通讯地址 江苏徐州中国矿业大学信息与电气工程学院
单位电话
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个人简介

刘辉，中共党员，博士生导师，副教授，博士/博士后。
工作及进修经历：
2019年9月至今，信息与控制工程学院电子信息工程系副主任；
2016年5月至2016年12月，美国南加大研究助理；
2015年9月至2016年12月，美南加大交流访问；
2010年1月至204年12月，中国矿业大学控制科学与工程博士后流动站博士后；
2009年7月至今，中国矿业大学信电学院教师；
2007年9月至2009年3月，赴美德州大学交流访问。
学习经历：
2006年9月至2009年7月，中国矿业大学读通信与信息系统专业，获工学博士学位；
2003年9月至2006年7月，中国矿业大学读通信与信息系统专业，获工学硕士学位；
1999年9月至2003年7月，中国矿业大学信电学院通信工程系，获工学学士学位。
主要研究方向：
生物信息学、大数据分析处理及预测、机器学习、人工智能、应用系统软硬件设计（MCU/MPU/FPGA/DSP/Linux/C/python/matlab/R）等。
主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、国家博士后项目各一项，主持和参与其它省部级、校内、校企合作等科研项目若干。
获教育部二等奖一项、三等奖一项，电子学会三等奖一项。
在内外学术期刊和国际会议上发表学术论文30余篇，其中SCI检索10余篇。单篇最高影响因子11.56，单篇最高引用83次。出版专著2部。担任多家学术期刊评审工作。
多次指导本科生、研究生参加学术、科技竞赛，获得国家级奖项3项。
硕士、博士招生：
欢迎电子、信息、通信等相关方向的硕士、博士研究生保送、报考，同时欢迎优秀本科生实习！
联系方式：
手机/微信：152 6204 8535
电子邮箱：hui.liu@cumt.edu.cn

获奖、荣誉称号
2013，"机器学习理论及其在复杂系统分析与控制中的应用"获教育部自然科学奖二等奖，排名5，证书编号：2013-071；
2014,“生物信息学中的数据挖掘方法及应用”获中国电子学会自然科学类三等奖，排名4
2016，“复杂生物数据的特征建模及高效学习理论与应用”获教育部自然科学奖二等奖，排名5
2018，“基于复杂网络和机器学习的生物信息学研究”获江苏省教育科学研究成果奖（高校自然科学类）一等奖，排名4

社会、学会及学术兼职
BMC Genomics、PLOS ONE等国际期刊审稿
ICIC、ICMLC、GENSIPs国际会议审稿
中国电子学会会员
IEEE会员
江苏省生物医学工程学会会员

研究领域
人工智能
大数据
信息处理
生物信息学
基于MPU、FPGA、DSP的嵌入式系统设计
通信系统设计


科研项目
主持国家自然科学基金面上项目1项，国家自然科学基金青年科学基金1项，博士后基金1项，校青年科学基金2项。
1. KSHV感染下RNA甲基化高通测序数据处理及失调网络构建. 国家自然科学基金面上项目. **. 59万元.
2. 基于基因调控的miRNA 靶标预测算法研究. 中国博士后科学基金. 2012M511335. 5万元.

3. 基于基因调控的miRNA 靶标预测算法研究. 国家自然科学基金青年科学基金. **. 2013.1-2015.12. 25万

4. RNA表观遗传学及非编码RNA关键生物信息学问题研究. 中国矿业大学青年科研基金. 2014.1-2015.12. 10万

5.基于新一代测序技术的RNA甲基化数据分析及调控网络建模.中国矿业大学学科前沿专项. 2015.9-2018.8. 20万



发表论文
在国内外学术期刊和国际会议上发表学术论文30余篇，其中SCI检索10余篇。单篇最高影响因子11.561，单篇最高引用85次。部分代表性论文如下：
[1] Lin Zhang, Yanling He, Haiting Song, Xuesong Wang, Nannan Lu, Lei Sun, Hui Liu*. Elastic Net Regularized Softmax Regression Methods for Multi-subtype Classification in Cancer. Current Bioinformatics, E-pub Ahead of Print.
[2] Lin Zhang, Yanling He, Haiting Song, Xuesong Wang, Nannan Lu, Lei Sun, Hui Liu*. Elastic Net Regularized Softmax Regression Methods for Multi-subtype Classification in Cancer.Current Bioinformatics, 2019, 14(1):11-23
[3] Lin Zhang, Yanling He, Huaizhi Wang, Hui Liu*, Yufei Huang, Xuesong Wang, Jia Meng*. Clustering Count-Based RNA Methylation Data Using a Nonparametric Generative Model. Current Bioinformatics, 2019, 14(1):11-23.(SCI, 中科院4区，IF：0.6)
[4] Jian Liu, Yuhu Cheng, Xuesong Wang, Lin Zhang, Z. Jane Wang. Cancer Characteristic Gene Selection via Sample Learning Based on Deep Sparse Filtering. Scientific Reports, 2018,8(1): 8270. (SCI, 中科院3区，IF：4.259)
[5] Hui Liu, Yan Zhao, Lin Zhang, Xing Chen*. Anti-cancer drug response prediction using neighbor-based collaborative filtering with global effect removal. Molecular Therapy-Nucleic Acids, 2018, 13(12): 303-311. (SCI, 中科院2区，IF：5.660)
[6] Lin Zhang, Xing Chen, Nana Guan, Hui Liu, Jianqiang Li. A hybrid interpolation weighted collaborative filtering method for anti-cancer drug response prediction. Frontiers in Pharmacology, 2018, 9(9): 1017. (SCI, 中科院2区，IF：3.831)
[7] Hui Liu, Huaizhi Wang, Zhen Wei, Songyao Zhang, Gang Hua, Shao-Wu Zhang, Lin Zhang, Shou-Jiang Gao, Jia Meng, Xing Chen1, and Yufei Huang. MeT-DB V2.0: elucidating context-specific functions of N6-methyl-adenosine methyltranscriptome [J]. Nucleic Acids Research, 2018, Vol. 46: D281–D287. (SCI, 中科院1区，IF：11.561)
[8] Xing Chen*, Ya-Zhou Sun, Hui Liu, Lin Zhang*, Jian-Qiang Li*, Jia Meng. RNA methylation and diseases: experimental results, databases, Web servers and computational models [J]. Briefings in Bioinformatics, 2017,1-22. (SCI, 中科院1区，IF：5.134)
[9] Brandon Tan, Hui Liu, Songyao Zhang, Suzane Ramos da Silva, Lin Zhang, Jia Meng, Xiaodong Cui, Hongfeng Yuan, Océane Sorel, Shao-Wu Zhang, Yufei Huang, Shou-Jiang Gao. Viral and cellular N6-methyladenosine and N6,2′-O-dimethyladenosine epitranscriptomes in the KSHV life cycle [J]. Nature Microbiology, 2018, 3: 108-120. (SCI, Nature子刊)
[10]Jian Liu, Yuhu Cheng, Xuesong Wang, Lin Zhang, Hui Liu. An Optimal Mean Based Block Robust Feature Extraction Method to Identify Colorectal Cancer Genes with Integrated Data[J]. Scientific Reports, 2017.(SCI, 中科院3区，IF：4.259)
[11]Lin Zhang, Hui Liu, Yufei Huang, Xuesong Wang，Yidong Chen, Jia Meng. Cancer Progression Prediction Using Gene Interaction Regularized Elastic Net [J]. IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2017, 14(1):145-154. (SCI, 中科院3区，IF：1.955)
[12]Xiaodong Cui, Wei Zhen, Lin Zhang, Hui Liu, Lei Sun, Shaowu Zhang, Yufei Huang, Jia Meng. Guitar: An R/Bioconductor Package for Gene Annotation Guided Transcriptomic Analysis of RNA-Related Genomic Features. BioMed Research International, 2016, **. (SCI, 中科院3区，IF：2.476)
[13] Yuchen Zhang, Shao-Wu Zhang, Lian Liu, Lin Zhang, Hui Liu, Xiaodong Cui, Yufei Huang, and Jia Meng. Spatially enhanced differential RNA methylation analysis from affinity-based sequencing data with hidden Markov model. BioMed Research International, 2015:852070. (SCI, 中科院3区，IF：2.476)
[14]Lian Liu, Shaowu Zhang, Yuchen Zhang, Hui Liu, Lin Zhang, Runsheng Chen, Yufei Huang and Jia Meng. Clustering of RNA methylome reveals regulatory factors of epitranscriptome[J]. Molecular Biosystem, 2015, 11(1): 262–274. (SCI, 中科院3区，IF：2.781)
[15]Lei Sun, Hui Liu, Lin Zhang, Jia Meng. lncRScan-SVM_ A Tool for Predicting Long Non-Coding RNAs Using Support Vector Machine [J]. PLOS ONE,2015,10(10). (SCI, 中科院3区，IF：2.806)
[16]Lian Liu, Shaowu Zhang, Yuchen Zhang, Hui Liu, Lin Zhang, Runshen Chen, Yufei Huang, Jia Meng. Decomposition of RNA methylome reveals co-methylation patterns induced by latent enzymatic regulators of epitranscriptome[J]. Molecular BioSystems, 2014, 11(1) (SCI, 中科院3区，IF：2.781)
[17]Hui Liu, Mario A Flores, Jia Meng, Lin Zhang, Xinyu Zhao, Manjeet K. Rao, Yidong Chen, and Yufei Huang. MeT-DB: a database of transcriptome methylation in mammalian cells [J]. Nucleic Acids Research, 2015, 43: D197-203. (SCI, 中科院1区，IF：11.561)
[18] Jia Meng, Zhiliang Lu, Hui Liu, Lin Zhang, Shaowu Zhang, Yidong Chen, Manjeet K. Rao, Yufei Huang. A protocol for RNA methylation differential analysis with MeRIP-Seq data and exomePeak R/Bioconductor package [J]. Methods. 2014 Jun 27. pii: S1046-2023(14). (SCI, 中科院2区，IF：2.002)
[19]Lei Sun, Zhihua Zhang, Timothy L Bailey, Andrew C Perkins, Michael R Tallack, Zhao Xu and Hui Liu^*. Prediction of novel long non-coding RNAs based on RNA-Seq data of mouse Klf1 knockout study[J]. BMC Bioinformatics, 2012.12, Vol .13, No. 331. (SCI, 中科院2区，IF：3.024)高访论文
[20]孙磊, 张林, 刘辉^*. 基于RNA-Seq的长非编码RNA预测[J]. 生物化学与生物物理进展. 2012, 39(12): 1156~1166. (SCI, 中科院4区，IF：0.571)
[21]Lin Zhang, Jia Meng, Hui Liu, Yufei Huang. A nonparametric Bayesian approach for clustering bisulfate-based DNA methylation profiles [J]. BMC Genomics, 2012. (SCI, 中科院2区，IF：4.21)
[22] 张林, 刘辉. DNA甲基化微阵列的非参数贝叶斯聚类算法[J]. 自动化学报.2012. (EI)
[23] 张林, 刘辉. Dirichlet过程混合模型的聚类算法[J]. 中国矿业大学学报. 2012.1. (EI)
[24] 张林, 刘辉. 基于Dirichlet过程无限混合模型的基因表达数据聚类算法[J]. 统计与决策. 2012
[25] 张林, 徐钊, 刘辉. 煤矿网络传输层平台的跨环传输方法研究[J]. 中国矿业大学学报.2010,39(6). (EI)
[26] Hui Liu, Dong Yue, Yidong Chen, Shou-Jiang Gao, Yufei Huang. Improving Performance of Mammalian MicroRNA Target Prediction. BMC Bioinformatics, 2010.9, Vol. 11, No. 476. (SCI, 中科院2区，IF：3.024)高访论文
[27] Dong Yue, Hui Liu, MingZhu Lu, Philip Chen, Yidong Chen, Yufei Huang. A Bayesian decision fusion approach for microRNA target prediction. Proceedings of the First ACM International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2010.8, Niagara Falls, New York, U.S.
[28] Lin Zhang, Hui Liu, Dong Yue, Hui He, and Yufei Huang. miRNA Target Prediction Method Based on the Combination of Multiple Algorithms. Proceedings of International Conference on Intelligent Computing, 2010, Changsha, Hunan, China.
[29] Hui Liu, Lin Zhang, Qilong Sun, Yidong Chen, and Yufei Huang. SysMicrO: A Novel Systems Approach for miRNA Target Prediction. Proceedings of International Conference on Intelligent Computing, 2010, Changsha, Hunan, China, pp 9-16.
[30]Hui Liu, Dong Yue, Lin Zhang, Yidong Chen, Shou-Jiang Gao and Yufei Huang. A Bayesian Approach for Identifying miRNA Targets by Combining Sequence Prediction and Gene Expression Profiling. BMC Genomics 2010, 12, Suppl. 3, S12. (SCI, 中科院2区，IF：4.21)
[31] Jia Meng, Hui Liu, Shou-Jiang Gao and Yufei Huang. Dynamic Gene Regulatory Networks Revealed by Integrating Gene Expression Data and Existing Knowledge. ISIBM International Joint Conferences on Bioinformatics, Systems Biology and Intelligent Computing, 2009.
[32] Dong Yue, Hui Liu, Yufei. Huang. Survey of Computational Algorithms for MicroRNA Target Prediction[J]. Current Genomics, 2009, 10(7): 478-492. (SCI, 中科院3区，IF：1.835)
[33] Hui Liu, Shou-Jiang Gao and Yufei Huang. A Bayesian Approach for Identifying miRNA Targets by Combining Sequence Prediction and Expression Profiling. ISIBM International Joint Conferences on Bioinformatics, Systems Biology and Intelligent Computing, 2009.8：185-189,Shanghai, China.
[34] Hui Liu, Dong Yue, Yidong Chen, Yufei Huang. A Comprehensive Study of A SVM-based miRNA Target Prediction Algorithm. Proceedings of the 7th IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics, 2009.5.
[35] 刘辉, 张林, 徐钊. 基于机器学习的miRNA靶标预测方法. 中国科技论文在线精品论文.Vol.1(10)2008.9
[36] Lin Zhang, Jianqiu Zhang, Xiaobo Zhou, Honghui Wang, Yufei Huang, Hui Liu, Stephen Wong. Feature selection and classification of prOTOF data based on soft information. Proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, ICMLC, v7, 2008：4018-4023.Kunming, Yun-nan, China.
[37] Hui Liu, Dong Yue, Lin Zhang, Yufei Huang. A SVM based approach for miRNA target prediction. Proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, ICMLC, v7, 2008：4007-4011. Kunming, Yun-nan, China.
[38] Hui Liu, Dong Yue, Lin Zhang, Yufei Huang. A machine learning approach for miRNA target prediction. Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics, 2008: **. Phoenix, Arizona, U.S.A.


出版专著和教材
[1] 刘辉，张林. miRNA靶标预测的系统生物学方法研究. 徐州：中国矿业大学出版社，2016.5
[2] 张林，刘辉. 矿区下一代网络体系结构和传输层关键技术研究. 徐州：中国矿业大学出版社，2016.5

科研创新
基于环标识路由的弹性分组环多环互连传输方法．（专利号：7）

教学活动
主讲本科生课程：
《嵌入式系统与应用》
《DSP技术原理与应用》
《电工技术与电子技术》
主讲研究生课程：
《信息处理技术与应用》
《大数据分析处理与预测》
主持教改项目：
《嵌入式系统实验体系结构探讨》. 中国矿业大学青年教师教学改革资助计划项目. 2013.1-2014.12


指导学生情况
博士研究生：
2017级：王鸿磊、刘照洋
硕士研究生：
2019级：李港深、俞健、田晗、王广杰、陈淑涛、路霖、易先鹏、陈锦
2018级：李少杰、朱静逸、全顺强、刘帅、杜肖、傅琨、苑雨薇、马佳妮、张雪利
2015级：王怀志
2013级：梁龙兵