基本信息
王炳波副教授硕导
专业：计算机应用技术

联系方式
通信地址：陕西西安太白南路2号 西安电子科技大学 163#信箱
电子邮箱：bingbowang@xidian.edu.cn
办公地点：主楼四区-106

主要研究方向
1．计算生物信息学
2．网络数据挖掘
3．图表示学习

教学工作
概率论与数理统计
数据仓库与数据挖掘
计算生物信息学（研究生）
数据分析原理与实验（研究生）


个人简介
王炳波，男，副教授，西安电子科技大学计算机学院、计算生物信息学研究所，计算机应用学科背景，计算机学会计算生物信息学专委会委员。
从事生物网络分析方面的研究工作，对图论及组合优化理论、网络数据挖掘算法、图表示学习方法有较深厚的研究积累；在计算生物信息领域的工作主要聚焦在复杂生物网络数据分析的理论和方法，擅长以图论和机器学习为基础的算法研究；国家留学基金委全额资助在美国复杂网络研究中心(CCNR)、哈佛医学院网络医学研究中心(CDNM)合作开展为期一年的研究工作；负责了国家自然科学面上项目、青年基金项目、陕西省自然科学基金项目、博士后基金项目，参与了国家自然科学基金面上、重点和重大研究计划培育项目；在本领域国际期刊《Nature Communications》、《BMC Bioinformatics》、《Scientific Report》、《Europhysics Letters》、《J. Stat. Mech.》、《Physica A》、《Neurocomputing》、《IEEE/ACM TCBB》、《Frontiers in Genetics》、《中国科学》、《PLoS One》等发表了研究成果，奠定了在该领域深入开展研究工作的良好基础；荣获陕西省自然科学一等奖（第三）、中国电子学会科学技术二等奖（第三）、西安电子科技大学优秀科研成果奖、西安电子科技大学优秀博士学位论文奖；专注于在生物网络中挖掘复杂疾病的图模式。

最新研究兴趣：疾病遗传结构全基因图模式挖掘
以系统化的观点描述复杂疾病中基因的特征、分析疾病基因型与表现型之间的关系，即以基因、非编码RNA、蛋白质、药物和生化反应代谢物为节点形成生物网络，发现生物分子相互作用的结构化组织规律，来诠释各种复杂疾病的分子机理。我们最新的研究兴趣关注采用全基因图模式系统化地展示致病基因的宏观结构和行为特征。结合复杂网络理论、图论组合优化方法、模式识别以及图表示学习开发全基因模式挖掘工具。

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基本信息
王炳波副教授硕导
专业：计算机应用技术

联系方式
通信地址：陕西西安太白南路2号 西安电子科技大学 163#信箱
电子邮箱：bingbowang@xidian.edu.cn
办公地点：主楼四区-106

主要研究方向
1．计算生物信息学
2．网络数据挖掘
3．图表示学习

教学工作
概率论与数理统计
数据仓库与数据挖掘
计算生物信息学（研究生）
数据分析原理与实验（研究生）


个人简介
王炳波，男，副教授，西安电子科技大学计算机学院、计算生物信息学研究所，计算机应用学科背景，计算机学会计算生物信息学专委会委员。
从事生物网络分析方面的研究工作，对图论及组合优化理论、网络数据挖掘算法、图表示学习方法有较深厚的研究积累；在计算生物信息领域的工作主要聚焦在复杂生物网络数据分析的理论和方法，擅长以图论和机器学习为基础的算法研究；国家留学基金委全额资助在美国复杂网络研究中心(CCNR)、哈佛医学院网络医学研究中心(CDNM)合作开展为期一年的研究工作；负责了国家自然科学面上项目、青年基金项目、陕西省自然科学基金项目、博士后基金项目，参与了国家自然科学基金面上、重点和重大研究计划培育项目；在本领域国际期刊《Nature Communications》、《BMC Bioinformatics》、《Scientific Report》、《Europhysics Letters》、《J. Stat. Mech.》、《Physica A》、《Neurocomputing》、《IEEE/ACM TCBB》、《Frontiers in Genetics》、《中国科学》、《PLoS One》等发表了研究成果，奠定了在该领域深入开展研究工作的良好基础；荣获陕西省自然科学一等奖（第三）、中国电子学会科学技术二等奖（第三）、西安电子科技大学优秀科研成果奖、西安电子科技大学优秀博士学位论文奖；专注于在生物网络中挖掘复杂疾病的图模式。

最新研究兴趣：疾病遗传结构全基因图模式挖掘
以系统化的观点描述复杂疾病中基因的特征、分析疾病基因型与表现型之间的关系，即以基因、非编码RNA、蛋白质、药物和生化反应代谢物为节点形成生物网络，发现生物分子相互作用的结构化组织规律，来诠释各种复杂疾病的分子机理。我们最新的研究兴趣关注采用全基因图模式系统化地展示致病基因的宏观结构和行为特征。结合复杂网络理论、图论组合优化方法、模式识别以及图表示学习开发全基因模式挖掘工具。

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支撑项目
1. 国家自然科学基金委员会，面上项目，**，三维基因组结构模式挖掘方法研究，2019-01至2022-12，63万，在研，参加
2. 国家自然科学基金委员会，面上项目， **， 复杂疾病的结构化组织规律发现方法研究，2018-01至2021-12，63万，在研，主持
3. 国家自然科学基金委员会，重点项目，**，基于网络模型的癌症相关模式挖掘理论与方法，2016-01至2020-12，290万，已结题，参加
4. 陕西省自然科学基础研究计划，面上项目，2015JQ6229，复杂疾病控制过程相关子图模式发现算法研究，2015-01至2016-12，3万元，已结题，主持
5. 中央高校基本科研业务费专项资金资助，2015JM6283，生物网络系统干预模式挖掘算法研究，2015-01至2016-12，6万元，已结题，主持
6. 国家自然科学基金委员会，青年项目，**，有向生物网络中可控性相关子图模式发现算法研究，2014-01至2016-12，23万元，已结题，主持
7. 国家自然科学基金委员会，重大研究计划项目，**，复杂疾病恶化过程相关模式发现理论与方法研究，2012-01至2014-12，75万元，已结题，参加
8. 国家自然科学基金委员会，重点项目，**，生物网络数据分析与挖掘中相关理论与关键技术，2010-01至2013-12，220万元，已结题，参加


成果列表
计算生物信息学与数据挖掘领域2010年后主要论文列表：
Bingbo, Wang*, …, Lin Gao. The Peripheral and Core regions of Virus-Host Network of COVID-19. Briefings in Bioinformatics, 2021,…. under review【SCI IF=8.990, JCR=1】
Bingbo, Wang*, …, Lin Gao*. CBP-JMF: an Improved Joint Matrix Tri-Factorization Method for Characterizing Complex Biological Processes of Diseases. Frontiers in Genetics, 2021,…. 【SCI IF=3.258, JCR=2】
Bingbo, Wang*, …, Lin Gao. C3: connect separate connected components to form a succinct disease module. BMC Bioinformatics, 2020, 21, no. 1. 【SCI IF=3.242, JCR=2】
Haiyan Jin, …, Lin Gao, Bingbo Wang*. Inferring essential proteins from centrality in interconnected multil[ant]ayer networks. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2020, 557. 【SCI IF=2.924, JCR=2】
Bingbo Wang, …, Amitabh Sharma. The periphery and the core properties explain the omnigenic model in the human interactome. bioRxiv 749358, 2019, doi: https://doi.org/10.1101/749358
Bingbo Wang*, Lin Gao, Yong Gao. Control range: a controllability-based index for node significance in directed networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2012, 04:P04011 【SCI IF=2.758, JCR=2】 【被引42次】
Bingbo Wang, Lin Gao*. Seed selection strategy in global network alignment without destroying the entire structures of functional modules. Proteome Science, 2012, 10(Suppl 1):S16【IF=2.49】 【被引8次】
Bingbo Wang*, Lin Gao, et al.Maintain the structural controllability under malicious attacks on directed networks. Europhysics Letters,2013,101(5):58003 【SCI IF=2.171,JCR=2】 【被引28次】
Bingbo Wang*, Lin Gao, Yong Gao, Yue Deng and Yu Wang. Controllability and observability analysis for vertice domination centrality in directed networks. Scientific Reports, 2014,4:5399 【SCI IF=5.078,JCR=2】【被引24次】
Bingbo Wang*, Lin Gao*.Qingfang zhang et al. Diversified Control Paths: A Significant Way Disease Genes Perturb the Human Regulatory Network. PLoS ONE,2015, 10(8): e**. 【SCI IF=3.73,JCR=3】 【被引9次】
Yuxuan Hu, …, Bingbo Wang, Lin Gao*, Kai Tan*. Optimal control nodes in disease-perturbed networks as targets for combination therapy. Nature Communications, 2019, 10, no. 1. 【SCI IF=11.878, JCR=1】 【被引8次】
Feng Li, Lin Gao and Bingbo Wang. Detection of Driver Modules with Rarely Mutated Genes in Cancers. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020, 17, no. 2: 390-401. 【SCI IF=3.015, JCR=3】 【被引2次】
Xingli, Guo, Lin, Gao, … , Bingbo, Wang, et al. Large-scale Investigation of Long Noncoding RNA Secondary Structures in Human and Mouse. Current Bioinformatics, 2018, 13, no. 5. 【SCI IF=2.068, JCR=4】 【被引90次】
Ma, Xiaoke, Wang, Bingbo, and Yu, Liang. Semi-supervised spectral algorithms for community detection in complex networks based on equivalence of clustering methods. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2018, 490. 【SCI IF=2.924, JCR=2】 【被引19次】
Yu, L., Su, R., Bingbo Wang, et al. Prediction of novel drugs for hepatocellular carcinoma based on multi-source random walk. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform (2017). doi:10.1109 /TCBB.2016.**. 【SCI IF=1.565,JCR=3】 【被引28次】
Kai Shi, Lin Gao & Bingbo Wang. Discovering potential cancer driver genes by an integrated network-based approach. Mol Biosyst 12, 2921–2931 (2016). 【SCI IF=3.355, JCR=3】 【被引17次】
Kai Shi, Lin Gao & Bingbo Wang. Systematic tracking of coordinated differential network motifs identifies novel disease-related genes by integrating multiple data. Neurocomputing, 206:19, 3–12 (2016). 【SCI IF=1.739, JCR=2】 【被引3次】
Yue Deng, Lin Gao & Bingbo Wang. ppiPre: Predicting protein–protein interactions by combining heterogeneous features. BMC System Biology, 2013,7(Suppl 2):S8 【SCI IF=2.98, JCR=3】 【被引31次】
Deng, Y., Gao, L. & Bingbo Wang. Integrating phenotypic features and tissue-specific information to prioritize disease genes. 中国科学. 59, 070101 (2016). 【SCI IF=0.641, JCR=4】 【被引2次】
Yue Deng, Lin Gao, Bingbo Wang, Xingli Guo. HPOSim: an R package for phenotypic similarity measure and enrichment analysis based on the Human Phenotype Ontology. PLoS ONE, 2015,10(2):e**.【SCI IF=3.73,JCR=2】 【被引30次】
Xiaofei Yang, Lin Gao, Xingli Guo, Hao Wu, Fei Song, Bingbo Wang. A network based method for analysis of lncRNA-disease associations and prediction of lncRNAs implicated in diseases. PLoS ONE, 2014, 9(1): e87797 【SCI IF = 3.73, JCR = 2】【被引130次】
Bingbo Wang, Lin Gao. Global Network Alignment Based on Multiple Hub Seeds. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM 2011) Nov. 12-15, pp 234, Atlanta, 2011.
Xingli Guo, Lin Gao, Yu Wang, David K.Y. Chiu, Tong Wang, Bingbo Wang and Yue Deng. Large-scale Investigation of Long Noncoding RNA Secondary Structures in Human and Mouse. The First CCF Bioinformatics Conference (2016 CBC) best paper.

获奖及专利
高琳，鱼亮，王炳波，郭杏莉，等。复杂疾病相关模式发现理论与方法研究，陕西省自然科学，一等奖，证书编号：2019-Z-2101-1-R03，省部级。
高琳，马小科，王炳波，等。生物网络数据挖掘理论方法及应用研究，中国电子学会科学技术，二等奖，证书编号：KJ2015-Z2-03-R03，省部级。
高琳，郭杏莉，孙鹏岗，鱼亮，王炳波，等。生物网络数据分析与挖掘中相关理论与关键技术，西安电子科技大学优秀科研成果奖，一等奖。
王炳波。复杂网络拓扑结构度量指标及应用研究，西安电子科技大学优秀博士学位论文奖。
高琳，王炳波，等。基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法。国家发明专利：1.3。
王炳波，高琳，等。一种基于连通显著性的疾病模块检测方法及系统。国家发明专利：7.X。
王炳波，高琳，等。一种高阶控制图模式检测方法、系统、存储介质及应用。国家发明专利：5.1。

合作交流
主要国内外学术合作：
① 美国哈佛医学院访学。2015/9 -2016/9，美国哈佛医学院、网络医学研究中心(Channing Division of Network Medicine)，访问****；与Amitabh Sharma助理研究员合作开展疾病模块构件属性分析工作；与Albert-László Barabási教授、Yangyu Liu副教授交流、探讨网络医学领域关键研究问题；美国东北大学复杂网络研究中心（CCNR），作报告：“Peripheral and core properties of disease module”；哈佛大学医学院、网络医学研究中心(CDNM)作学术报告：“Diversified Control Paths: A Significant Way Disease Genes Perturb the Human Regulatory Network”。
② 国内合作交流。积极参与CCF生物信息学专业委员会，成为委员会委员；承办第三届CCF全国生物信息学大会；与中科院张世华研究员、西安交通大学叶凯教授等本领域专家建立了广泛的合作关系。
③ 国际合作交流。2016/9美国宾夕法尼亚大学、费城儿童医院谭凯研究组为期一周的访问交流；向宾夕法尼亚大学Kai Tan副教授学习三维基因组研究最新进展，合作开展药物组合治疗效果预测工作（Nature Communications, 2019）；2015/6听取加拿大The University of British Columbia 大学Yong Gao副教授的《复杂网络基础及应用》课程，并建立了长期合作关系，合作完成了生物网络可控性分析、高阶图模式Cograph挖掘工作四项。

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指导、合作教师
高琳教授、西安电子科技大学、计算机学院、Email：lgao@mail.xidian.edu.cn；
Yong Gao, Associate Professor,Computer Science Department,UBC, Canada,Email:yong.gao@ubc.ca

育人平台
前沿学科方向 成立计算生物信息学研究所；
科学研究导向 引领计算生物信息学“三好三有”研究生导学团队；
贯通式人才培养 建设计算生物信息学本硕博师联合党支部。

研究生团队
2018级 胡洁
2018级 张甘霖
2018级 周元君
2018级 雷昆
2019级 王存炽
2019级 马秀娟
2019级 阙龙建
2019级 何中旺
2020级 董夏楠
2020级 张明婕
2020级 韩超
2020级 孟庆豆
2020级 黄波
2020级 李佳祺

团建活动

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Profile
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Contact Information
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Introduction
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Research Interests
1．
2.
3．
4．
5．

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Research
目前研究团队承担的科研项目：

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Papers
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[7];
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Honors
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Team
团队教师




博士研究生
硕士研究生

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Teaching
目前本人承担的教学任务：

课件下载 示例

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Admission
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关于研究生招生的信息：
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