姓 名：刘琦
学 位：博士
导师情况：博士生导师
研究领域：生物信息学, 药物信息学,人工智能
E-mail：qiliu@tongji.edu.cn
通讯地址：上海市四平路1239号，同济大学生命科学与技术学院（200092）

个人简介：
合肥工业大学计算机应用专业本科，浙江大学计算机应用专业硕士，浙江大学-美国佐治亚大学系统生物学博士联合培养 , 香港科技大学人工智能方向博士后。历任同济大学生命科学与技术学院副教授，现任同济大学生命科学与技术学院教授（2013 -, 破格）。ISCB Member, IEEE会员，ACM会员，中国计算机学会CCF高级会员（生物信息学专业组委员），中国人工智能学会会员 (生物信息学与人工生命专委会委员), 中国运筹学会会员（计算系统生物学分会理事），中国抗癌协会肿瘤标志专委会肿瘤测序及大数据协作组常委，中国医药生物技术协会会员（生物医学大数据委员会委员）, 美中药物开发协会（SAPA) 会员等。入选同济大学青年“****”，上海市科技启明星人才，上海市浦江人才，上海市曙光人才，获2017年第七届吴文俊人工智能自然科学技术奖三等奖, 获2018年药明康德生命化学奖，入选2019年教育部“青年****”。
主要研究方向为生物信息学。我们的生物医药大数据挖掘课题组(BM², stand for Biological and Medical Big Data Mining)的目标是进行临床转化研究。致力于应用不断发展的人工智能及机器学习技术来挖掘高通量多组学生物医学数据,进行肿瘤的精准医学、药物发现和基因编辑研究，其核心是进行复杂系统性疾病如肿瘤的诊断和精准治疗。课题组目前开发了相应的计算软件平台20余项，申请和授权发明专利以及软件著作权多项。研究领域如下：
（1）基于人工智能技术的基因编辑系统的优化设计。
（2）基于人工智能及高通量组学挖掘的肿瘤个体化靶向治疗、药物发现及肿瘤免疫治疗。
目前主持及参与了科技部精准医学重点研发计划，科技部慢病专项重点研发计划，科技部863计划生物信息学重大专项，国家自然科学基金等多项国家和省部级项目。和国际制药公司开展了广泛的合作。同时承担学院本科生“机器学习理论与方法”以及“生物信息学算法与实践”的专业必修课教学任务, 积极进行生物信息学、药物研发和人工智能方向的科普宣传（见: 生物信息学研究的思考，化学界诞生了一个"AlphaGO", 人工智能应用于新药研发的范式转变）, 开展双语及全英文课程建设。2011, 2012, 2015年分别获同济大学青年教师讲课比赛团体二等奖, 个人二等奖, 英文组个人三等奖。2018作为领队带队参加国际合成生物学大赛(iGEM)，指导Tongji-Software队获金奖。
担任主流生物信息学，药物信息学，机器学习期刊会议（Nature Biotechnology,NatureMethods,Nature Machine Intelligence, Genome Research, Nature Communications, Genome Biology, NAR, Bioinformatics, BIB, Plos Computational Biology,Journal of Cheminformatics,Journal of Computational Chemistry,Journal of Chemical Information and Modeling,GPB,Quantitative Biology,TCBB,TKDE, KDD,软件学报, 中国科学, 计算机学报, 人工智能与模式识别, 计算机研究与发展, 生物工程学报等) 审稿人。担任TCBB等期刊 Leading Guest Editor. ( Guest Editorfor Current Topics in Medicinal Chemistry special issue:Old drugs learn new tricks 2016, IEEE ACM TransactiononComputational Biology andBioinformatics special issue: Advanced machine learning techniques inbioinformatics 2017etc. )


近年代表性论文：
[1]. Bin Duanet al,Qi Liu*, Learning for single cell assignment,Science Advances,Advance Access, 2020.
[2]. Jifang Yanet al,Qi Liu*, Benchmarking and integrating CRISPR off-target detection and prediction,Nucleic Acids Research,Advance Access, 2020.

[3].Chi Zhou et al,Qi Liu*, pTuneos: prioritizing Tumor neoantigens from next-generation sequencing data,Genome Medicine,Advance Access, 2019.

[4].Chi Zhou et al,Qi Liu*, Towards in silico identification of tumor neoantigens in immunotherapy,Trends in Molecular Medicine,Advance Access, 2019.(Selected as one of the Best Review Article in Cell Trends 2019!Report Link)

[5].Bin Duan et al,Qi Liu*,Model based Understanding of Single-cell CRISPR Screening,Nature Communications,Advance Access,2019.(入选2019年中国生物信息学应用十大进展)

[6].Dongyu Xue et al,Qi Liu*,Advances and challenges in deep generative models for de novo molecule generation,WIREs Computational Molecule Science,Advance Access,2018.

[7].Guohui Chuai et al,Qi Liu*,DeepCRISPR: optimized CRISPR guide RNA design by deep learning,Genome Biology,Advance Access, 2018.(F1000 Recommendation)

[8].Ke Chen et al,Qi Liu*, Towards in-silico prediction of the immune-checkpoint blockade response,Trends in Pharmacological Sciences,Advance Access, 2017.(Most read article in the latest 30 days after publication!)
[9].Guo-hui Chuai, Qi-Long Wang,Qi Liu*,In-silico meets in-vivo: towards computational CRISPR-based sgRNA design,Trends in Biotechnology,Advance Access, 2016.(Most read article in the latest 30 days after publication!)
[10].Yi Sun, Zhen Sheng, Chao Ma, Kailin Tang, Ruixin Zhu, Zhuanbin Wu, Ruling Shen, Jun Feng, Dingfeng Wu, Danyi Huang, Dandan Huang, Jian Fei*,Qi Liu*, Zhiwei Cao*, Combining genomic and network characteristics for extended capability in predicting synergistic drugs for cancer,Nature Communications,Advance Access, 2015.

Lab alumni (not updated)！
bm2.tongji.edu.cn

课题组常年招聘助理教授，博士后，研究助理；并欢迎博士生，硕士生，本科生报考和实习。

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