唐斌简介



1998年毕业于重庆师范大学化学专业，同年就任于泸州医学院，2009年在四川大学化学学院分析化学专业之化学与生物信息学方向理获得学硕士学位，2010年被评聘为副教授职称，在分析化学尤其是医学信息学方向有一定研究。目前在研课题包括四川省科技厅、卫生厅以及泸州市科技局课题3项，发表论文40余篇，SCI,CPCI收录多篇，与多处科研院校很多优秀科技人员有良好合作关系。

[1]Luo, J. , Chen, W. , Xue, L. , & Tang, B*. . (2019). Prediction of activity and specificity of crispr-cpf1 using convolutional deep learning neural networks. BMC Bioinformatics, 20(1).
[2]Tang B, Du X, Long H A, Jun Du, Jian-Min Guo, Xin Hu, Hua Tu, LiYang & Hong-Jin Liu. Two new cadinane-type sesquiterpenes from cultures of the basidiomycete Trichaptum pargamenum.[J]. Natural Product Research, 2017:1.
[3]Bin Tang, Hua Tu, Han-An Long, Jun Du, Jian-Min Guo, Hong-Jin Liu, Xin Hu, LiYang & Xi Du .A new N-methoxyl-carbonyl benzylisoquinoline from Litsea cubeba[J]. Journal of Asian Natural Products Research,2017, 19(9):1-5.
[4] Ding, AJ., Wu, GS., Tang, B. et al.Benzimidazole derivative M084 extends the lifespan of Caenorhabditis elegans in a DAF-16/FOXO-dependent way. Mol Cell Biochem, 2016:1-9.. doi:10.1007/s11010-016-2884-x.
[5]Yang LP, Tang B, Jiang FJ, Wu GS, Deng K, Hong XC, Zhu MX, Luo HR. TRPC4/C5 channel Antagonist Produces antidepressant and anxiolytic-like effects in mice. The 5th International Ion Channel Conference (IICC-5). 2015 June, 26-30, Luzhou, China, Poster No: P2-17.
[6] Chun Yang, Yuan Liu, Jun Du, Bin Tang*,SVM Method Used To Study Gender Differences Based On Microelement，2012 International Conference on Medical Physics and Biomedical Engineering, Physics Procedia 33 ( 2012 ) 212 – 215
[7]Yang C, Yuan L, Du J, Tang B*. SVM Method used to Study Gender Differences Based on Microelement ☆[J]. Physics Procedia, 2012, 33:212-215.
[8] Li Yang , Bin Tang. Chlorido{N,N_-o-phenylene-[6,6_-ethylenebis(pyridine-2-carboxamide)]}iron(III)[J]. Acta Cryst. 2009,E65, m44
[9] Xue L, Tang B, Chen W, et al. Prediction of CRISPR sgRNA Activity Using a Deep Convolutional Neural Network[J]. J Chem Inf Model. 2019, 59(1): 615-624.
[10] Xue L, Tang B, Chen W, et al. DeepT3: deep convolutional neural networks accurately identify Gram-negative bacterial type III secreted effectors using the N-terminal sequence[J]. Bioinformatics. 2019, 35(12): 2051-2057.
[11] Xue L, Tang B, Chen W, et al. A deep learning framework for sequence-based bacteria type IV secreted effectors prediction[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2018, 183: 134-139.


[12]阳春,杜曦,杜军,唐斌*,刘可,胡昕. 基于微量元素支向量机在鼻咽癌模型预测中的应用[J]. 中国组织工程研究与临床康复,2010,(52):9803-9806.
[13]唐斌,阳丽,杜军. 利用改进人工神经网络对中草药大黄的鉴别研究[J]. 时珍国医国药, 2009,(04):1019-1021.
[14]唐斌,杜曦,胡昕. 一剂抗癌偏方成药及其主料的紫外光谱研究和微量元素分析[J]. 现代预防医学,2009,(21):4153-4155.
[15]唐斌,杜曦,胡昕. 基于血常规支持向量机应用于肾病模型的预测[J]. 中国组织工程研究与临床康复,2008,(52):10309-10312.
[16]刘可,郭建敏,张潇,唐斌*,刘宏锦. 131例鼻咽癌病人头发微量元素的初步分析[J]. 现代预防医学,2010,(17):3327-3328+3330.

H、承担市级以上主要科研课题或重大工程项目情况

时 间
编号
课题（项目）名称
来 源
经费（万元）
排名

2019
**
基于医学检验大数据的区域疾病预测模型研究


四川省高等学校重点实验室
3万
负责人

2009
2009-S-15(7/7)
基于微量元素的支持向量机在四川南部地区、贵州地区鼻咽癌模型预测中的应
泸州市科技局
+配套1万
负责人

2013
2013SZZ009
基于医学检验数据的支持向量机在四川南部地区、贵州地区癌症模型预测中的应用
四川省科技厅
自筹2万
负责人

2013
130258
基于医学检验数据的支持向量机在鼻咽癌以及其它疾病模型预测中的应用
四川省卫生厅
1万+配套1万
负责人

2012
2012-S-36（7/14）
基于医学检验数据的支持向量机在癌症早期预测方面的应用
泸州市科技局
1万+配套1万
负责人