马 闯
　　一、个人简介
　　马闯，男，1982年6月生，中共党员，教授、博士生导师，陕西省“创新人才推进计划（青年科技新星）”，陕西省人才计划入选者，国家青年人才项目入选者。
　　2004年本科毕业于华中科技大学物理系，随后保送至华中科技大学生命科学与技术学院系统生物学系，研习基于基因组学数据的生物信息学大规模数据挖掘技术。2010年获华中科技大学生物信息技术专业博士学位，同年赴美国南加州大学洛杉矶儿童医院（Childrens Hospital Los Angeles, University of Southern California）开展博士后研究，研究方向为高通量转录组学数据的生物信息学分析算法研究及应用。2011年于美国亚利桑那大学植物科学系（School of Plant Sciences, University of Arizona）继续从事博士后研究，研究方向拓展至植物基因组学、转录组学和系统生物学，以及植物领域的大数据分析。2014年入职西北农林科技大学生命科学学院，从事教学与科研工作，带领一支科研创新团队开展与农业生产密切相关的重要植物生物信息学与系统生物学的研究。
　　
　　二、研究方向
　　我们的目标：以近年来高度发展的“生物学大数据”为契机，针对植物领域大数据建立适应多平台、面向多应用的生物信息学数据处理方法、算法和软件体系，切实推动植物学大数据分析技术的发展；将植物学大数据分析技术与植物逆境生物学、农作物分子辅助育种相结合，发展具有国际先进水平的农作物重要功能基因的大规模挖掘算法，建立重要性状的基因组及蛋白质组等多组学整合的数据库，构建高效精准的分子辅助育种的生物信息技术体系，促进以大数据为支持的现代育种理论与技术的发展。
　　目前的研究重点：1）人工智能（深度学习，机器学习）在生物学大数据中的应用研究；2）农作物抗逆机制的系统生物学研究。

　　三、主持及参加项目
　　主持国家青年人才项目、国家自然科学基金面上项目、陕西省人才项目、陕西省创新人才推荐计划-青年科技新星项目以及西北农林科技大学优青培育专项等多个项目。
　　
　　四、大学生创新创业成果
　　团队现有教授1名，副教授3名，讲师1名，研究生10余名，为大学生的创新创业提供了丰富的智力资源，已培养了一批具有扎实生物信息学基础、大数据分析与解读能力的研究生和本科生。
　　指导的本科生在Frontiers in Plant Science等SCI期刊上发表论文2篇，并在各类竞赛中多次获奖，包括：
　　第十一届西安高新“挑战杯”陕西省大学生课外学术科技作品竞赛特等奖
　　第二届全国大学生生命科学创新创业大赛一等奖
　　第十五届“挑战杯”中国银行全国大学生课外学术科技作品竞赛三等奖。
　　
　　招生信息：接收优秀的本科生4~6人/年进行科研培训，同时招收富有朝气、创新能力强的硕士生、博士生和博士后。有意者请EMAIL联系。
　　
　　五、主要学术成果
　　1. 研发了PEA，RAP等多款生物信息学软件.
　　2. 参与编著《生物信息学》教材一部.
　　3. 在Trends in Plant Science, The Plant Cell, Plant Physiology以及Bioinformatics等植物领域和生物信息学国际知名期刊上发表SCI论文20余篇。 部分论文如下:
　　[1]
　　Zhai JJ, Song J, Cheng Q, Tang YJ, Ma C, PEA: an integrated R toolkit for plant epitranscriptome analysis. Bioinformatics, 2018.

　　[2]
　　Song J, Zhai JJ, Bian EZ, Song YJ, Yu JT, Ma C. Transcriptome-wide annotation of m5C RNA modifications using machine learning. Frontiers in Plant Science, 2018, 9:519.

　　[3]
　　Tan JF, Miao ZY, Ren CZ, Yuan RX, Tang YJ, Zhang XR, Han ZX, Ma C. Evolution of intron-poor clades and expression patterns of the glycosyltransferase family, Planta, 2018, 247(3): 745-760

　　[4]
　　Miao ZY, Han ZX, Zhang T, Chen SY, Ma C. A systems approach to a spatio-temporal understanding of the drought stress response in maize. Scientific Reports, 2017, 7(1): 6590.

　　[5]
　　Zhai JJ, Tang YJ, Yuan H, Wang LT, Shang HL, Ma C. A meta-analysis based method for prioritizing candidate genes involved in a pre-specific function. Frontiers in Plant Science, 2016, 7: 1914.

　　[6]
　　Ma C, Zhang HH, Wang XF. Machine learning for Big Data analytics in plants. Trends in Plant Science , 2014, DOI:http://dx.doi.org/10.1016/j.tplants.2014.08.004.

　　[7]
　　Ma C, Xin MM, Feldmann KA, Wang XF. Machine learning-based differential network analysis: a study of stress-responsive transcriptomes in Arabidopsis. The Plant Cell , 2014, 26(2): 520-537.

　　[8]
　　Ma C, Wang XF. Application of the Gini correlation coefficient to infer regulatory relationships in transcriptome analysis. Plant Physiology , 2012, 160(1): 192-203.

　　[9]
　　Ma C, Chen H, Xin MM, Yang RL, Wang XF. KGBassembler: A karyotype-based genome assembler for Brassicaceae species. Bioinformatics , 2012, 28(23): 3141-3143.

　　
　　六、联系方式
　　通讯地址：陕西杨凌西北农林科技大学生命科学学院39号信箱
　　邮编：712100
　　Email: chuangma2006@gmail.com
　　Website: http://bioinfo.nwafu.edu.cn