Yijie Ding, |
丁漪杰,电子科技大学长三角研究院(衢州)副研究员。2018年6月毕业于天津大学计算机科学与技术学院,获博士学位。 主要研究方向为生物信息学与数据挖掘(AI for Science)。已在IEEE/ACM汇刊, Information Fusion, Neural Networks, Briefings in Bioinformatics, Journal of Chemical Information and Modeling等期刊发表多篇论文。 主持和参与多项国家自然科学基金和省级项目。
Jul 2021 - Present: Associate researcher, University of Electronic Science and Technology of China
2021年7月至今:电子科技大学长三角研究院(衢州),副研究员
Jul 2018 - Jun 2021: Assistant professor, Suzhou University of Science and Technology
2018年7月-2021年6月:苏州科技大学,电子与信息工程学院,讲师
My research interests include:
Bioinformatics and data mining (drug-target interaction, drug side effects, protein function)
生物信息学及数据挖掘 (药物靶标相互作用, 药物副作用, 蛋白质功能分析)
Machine learning (kernel method, fuzzy logic, sparse representation)
机器学习 (核方法, 模糊逻辑, 稀疏表示)
My projects (PI) include (本人主持的项目):
Doing(在研):
The research of drug side-effects identification via multi-view sparse model, NSFC, 2022.1-2025.12.
面向药物副作用识别的多视角稀疏模型研究,国家自然科学基金(面上项目)
Predicting Functional Effect of Mutations Using Artificial Intelligence, NSFC, 2023.1-2026.12.
面向基因突变功能效应预测的人工智能算法研究,国家自然科学基金(联合基金项目,子课题负责人)
Research on multimodal drug side effect recognition method based on deep multi-kernel learning framework, Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China, 2023.1-2025.12.
基于深度多核学习框架的多模态药物副作用识别方法研究,浙江省自然科学基金(面上项目)
Research on robust model for prediction of DNA methylation sites, Municipal Government Project of Quzhou, 2023.9-2025.8.
面向DNA甲基化修饰位点预测方法的鲁棒模型研究,衢州市科技局项目(登峰计划项目)
Research on the detection of therapeutic peptides based on amino acid sequence information, Municipal Government Project of Quzhou, 2022.9-2024.8.
基于氨基酸序列信息的治疗肽检测方法研究,衢州市科技局项目(一般项目)
Completed(已结项):
The analysis of drug-target interaction prediction methods via multiple kernels fusion, NSFC (completed), 2020.1-2022.12.
面向药物-靶标相互作用预测的多核融合方法研究,国家自然科学基金(青年项目)
Analysis of Drug Complex Network Based on Multi-kernel Learning, Natural Science Research Project of Jiangsu Higher Eduction Institutions of China (completed), 2019.7-2021.6.
基于多核学习的药物复杂网络分析,江苏省高校自然科学研究项目(面上项目)
天津市自然科学二等奖(排名第4),2021;
ACM SIGBIO China,ACM SIGBIO China 新星奖,2023;
中国发明协会,发明创新奖一等奖(排名第2),2022;
浙江省生物信息学学会,自然科学二等奖(排名第1),2022;
苏州市人工智能学会,人工智能自然科学二等奖(排名第6),2020.