Yijie Ding (丁漪杰)
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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。
Academic Positions（工作经历）
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
Research（研究兴趣）
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)
Projects（项目）
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）
Honors（获奖）
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.