姓名： 刘太岗 导师类别： 硕导

所在专业： 计算机科学与技术 研究方向： 生物信息学、机器学习
学院/单位： 信息学院
专业所属学院： 信息学院
专业技术职务： 副教授 行政职务：
性别： 男 E-Mail： tgliu@shou.edu.cn
最高学位： 博士
通讯地址： 上海市浦东新区沪城环路999号上海海洋大学信息学院，201306
备注：
简历

刘太岗，男，山东泰安人。现为上海海洋大学信息学院副教授，硕士生导师。
个人网页：http://xxxy.shou.edu.cn/2018/1111/c6769a233121/page.htm
研究方向：
（1）机器学习基础理论算法及其在生物医学大数据建模中的应用；
（2）水产动物基因组数据挖掘及数据库整合开发（与生命学院陈良标教授团队联合培养）；
（3）生物信息学分析。
研究基础：
已发表SCI论文20余篇；主持国家自然科学基金青年项目1项，上海市教委创新项目1项，上海高校青年教师培养资助计划1项，校博士启动基金1项，参与国家自然科学基金面上项目2项；入选2018年上海高水平地方高校战略创新团队。
现招收2020年秋季入学硕士研究生(含专业学位)，欢迎2021年秋季入学研究生提前联系，长期招收优秀本科生加盟课题组参与科研项目。
招生要求：踏实、勤奋、认真、编程基础好！
与我联系时，请务必直接与我取得联系（tgliu@shou.edu.cn），如无意外，邮件会在24小时内回复。

教育经历

2001.9 – 2005.7，烟台大学，数学与应用数学，本科
2005.9 – 2010.7，大连理工大学，基础数学，博士

工作经历

2010.7 – 2011.12，山东农业大学，信息学院，讲师
2011.12 – 2016.12，上海海洋大学，信息学院，讲师
2017.1 – 至今，上海海洋大学，信息学院，副教授

研究成果

(1) 国家自然科学基金青年项目，**，基于多源信息融合的蛋白酶裂解位点预测算法研究，2016/01-2019/12，结题，主持。
(2) 上海市教委创新项目，13YZ098，蛋白酶裂解位点预测的生物信息学方法研究，2013/01-2015/12，结题，主持。
(3) 上海高校青年教师培养资助计划，ZZhy12028，基于信息融合的蛋白质相互作用预测方法研究，2013/01-2014/12，结题，主持。
(4) 国家自然科学基金面上项目，**，洋山深水港病毒生物多样性的宏基因组学研究，2014/01 - 2017/12，结题，主要参与人。
(5) 国家自然科学基金面上项目，**，藻类巨病毒噬病毒体(Virophage)的发现与鉴定，2016/01 - 2019/12，主要参与人。

获奖情况

2012年，参加校青年教师讲课比赛获理工组一等奖； （校级）
2012年，上海大学生创新活动计划项目立项，任指导教师； （市级）
2012年，获上海高校青年教师培养资助计划项目资助； （市级）
2013年，获信息学院教学先进个人奖； （院级）
2013年，获上海市教委科研创新项目资助； （市级）
2013年，“首届滴水湖大学生创新活动论坛”获案例交流二等奖，任指导教师； （市级）
2014年，被评为“受学生欢迎的好老师”； （校级）
2014年，校人事考核优秀； （校级）
2015年，被评为“受学生欢迎的好老师”； （校级）
2015年，指导全国大学生数学建模竞赛获上海市一等奖； （国家级）
2016年，被评为“受学生欢迎的好老师”； （校级）
2016年，《高等数学A》被评为“好课堂”； （校级）
2016年，入选三海人才“海燕计划”； （校级）
2016年，指导全国大学生数学建模竞赛获上海市三等奖； （国家级）
2016年，指导全国大学生数学竞赛获全国二等奖2人次； （国家级）
2016年，上海海洋大学科学成果奖三等奖，排名第三； （校级）
2016年，获国家自然科学基金青年基金项目资助； （国家级）
2017年，指导美国大学生数学建模竞赛获国际二等奖； （国际级）
2017年，指导全国大学生数学建模竞赛获上海市二等奖1项； （国家级）
2017年，指导全国大学生数学竞赛获全国一等奖1项； （国家级）
2017年，被评为“受学生欢迎的好老师”； （校级）
2018年，指导美国大学生数学建模竞赛获国际二等奖； （国际级）
2018年，被评为信息学院“优秀课程导师（班主任）”； （院级）
2018年，被评为“受学生欢迎的好老师”； （校级）
2018年，获“育才奖”。（校级）

专利著作


论文发表

[1] Yang Y, Zheng H, Wang C, Xiao W, Liu T*, Predicting Apoptosis Protein Subcellular Locations based on the Protein Overlapping Property Matrix and Tri-Gram Encoding, Int J Mol Sci, 2019, 20(9), doi: 10.3390/ijms**. (SCI, 第一作者为2015级本科生)
[2] Xiuzhi Sang, Wanyue Xiao, Huiwen Zheng, Yang Yang, and Taigang Liu*, HMMPred: Accurate Prediction of DNA-Binding Proteins Based on HMM Profiles and XGBoost Feature Selection, Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020, doi: 10.1155/2020/**. (SCI, 第一作者为2018级研究生)
[3] Jun Wang, Huiwen Zheng, Yang Yang, Wanyue Xiao, and Taigang Liu*, PredDBP-Stack: Prediction of DNA-Binding Proteins from HMM Profiles using a Stacked Ensemble Method, BioMed Research International, 2020, doi: 10.1155/2020/**. (SCI，第一作者为2017级本科生)
[4] Peiying Tao, Taigang Liu*, Xiaowei Li, Lanming Chen*, Prediction of protein structural class using tri-gram probabilities of position-specific scoring matrix and recursive feature elimination, Amino Acids, 2015, 47: 461-468. (SCI，第一作者为联合培养食品学院研究生)
[5] Xiaowei Li, Taigang Liu*, Peiying Tao, Chunhua Wang, Lanming Chen*, A highly accurate protein structural class prediction approach using auto cross covariance transformation and recursive feature elimination, Computational Biology and Chemistry, 2015, 59: 95-100. (SCI，第一作者为联合培养食品学院研究生)
[6] Taigang Liu, Yufang Qin, Yongjie Wang*, Chunhua Wang*, Prediction of protein structural class based on gapped-dipeptides and a recursive feature selection approach, International Journal of Molecular Sciences, 2016, 17: 1.
[7] Taigang Liu, Peiying Tao, Xiaowei Li, Yufang Qin, Chunhua Wang*, Prediction of subcellular location of apoptosis proteins combining tri-gram encoding based on PSSM and recursive feature elimination, Journal of Theoretical Biology, 2015, 366: 8-12.
[8] Taigang Liu, Xingbo Geng, Xiaoqi Zheng*, Rensuo Li, Jun Wang, Accurate prediction of protein structural class using auto covariance transformation of psi-blast profiles, Amino Acids, 2012, 42: 2243-2249.
[9] Taigang Liu, Xiaoqi Zheng, Jun Wang*, Prediction of protein structural class using a complexity-based distance measure, Amino Acids, 2010, 38: 721-728.
[10] Taigang Liu, Xiaoqi Zheng*, Jun Wang, Prediction of protein structural class for low-similarity sequences using support vector machine and psi-blast profile, Biochimie, 2010, 92: 1330-1334.
[11] Taigang Liu, Xiaoqi Zheng*, Chunhua Wang, Jun Wang, Prediction of subcellular location of apoptosis proteins using pseudo amino acid composition: An approach from auto covariance transformation, Protein and Peptide Letters, 2010, 17: 1263-1269.