欢迎您来到新万博狗万官网! 2018年1月17日 星期三

教师信息

您的位置0:首页 > 师资队伍 > 教师信息

徐岩

副教授
  • 姓名:

    徐岩
  • 性别:

  • 职称:

    副教授
  • 所在系所:

    信息与计算科学系
  • 所在梯队:

    控制理论及应用梯队
  • 办公地点:

    理化楼208
  • 办公电话:

    62332589
  • 电子邮件:

    xuyan@ustb.edu.cn
  • 本科生课程:

    高等数学, 工科数学分析, 线性代数, 文科数学, 概率论与数理统计,数学实验等
  • 研究生课程:

    实用机器学习技术
  • 研究领域:

    生物信息学, 蛋白质翻译后修饰, 机器学习

教育经历

    2008.09~2012.07 中国农业大学理学院博士
    2001.09~2003.07 吉林大学数学所硕士
    1997.09~2001.07 吉林大学数学系本科

工作经历

    1.   2017.01~2020.12 整合成多标签学习的蛋白质修饰预测 国家自然科学基金面上项目 负责人 项目编号:11671032  在研
    2.   2016.01-2016.12 整合成多标签学习问题的修饰及功能研究 教育部基础科研业务费 负责人 项目编号:FRF-BR-15-075A  在研
    3.   2014.01~2016.12 基于机器学习的蛋白质翻译后修饰位点预测的研究 国家自然科学青年基金 负责人  项目编号:11301024  已结题
    4.   2012.01~2014.12 微分算子环上的机械化算法与应用研究 国家自然科学青年基金 参与者 项目编号:11101029已结题
    5.   2010.1~2012.12多示例多标记学习中的最优化方法及其应用 国家自然科学基金 参与者 项目编号10971223已结题

科研业绩

    主持或参与的项目:
    1. 2017.01~2020.12 整合成多标签学习的蛋白质修饰预测 国家自然科学基金面上项目 负责人 项目编号:11671032 在研
    2. 2016.01-2016.12 整合成多标签学习问题的修饰及功能研究 教育部基础科研业务费 负责人 项目编号:FRF-BR-15-075A 在研
    3. 2014.01~2016.12 基于机器学习的蛋白质翻译后修饰位点预测的研究 国家自然科学青年基金 负责人 项目编号:11301024 已结题
    4. 2012.01~2014.12 微分算子环上的机械化算法与应用研究 国家自然科学青年基金 参与者 项目编号:11101029已结题
    5. 2010.1~2012.12多示例多标记学习中的最优化方法及其应用 国家自然科学基金 参与者 项目编号10971223已结题
    出版教材:
    2014.05 《大学文科数学》(上、下册), 主编, 科学出版社.
    近五年发表的论文:
    1. Yan Xu, Li Li, Jun Ding, Ling-Yun Wu,Guoqin Mai*, Fengfeng Zhou*.Gly-PseAAC: identifying protein lysine glycation through sequences. Gene.2017 Feb.20.602:1-7.(SCI, 3区 IF:2.319, IDS: EJ2CA).
    2. YanXu, Ya-Xin Ding, Jun Ding, Ling-Yun Wu, Yu Xue*. Mal-Lys: prediction of lysine malonylationsites in proteinsintegrated sequence-based features with mRMR feature selection. Scientific Reports. 2016.12.02, Vol6.38318. (SCI, 二区IF:5.578, IDS:ED8LT) doi:10.1038/srep38318(2016).
    3. Yan Xu*, Jun Ding, Ling-Yun Wu.iSulf-Cys: prediction of S-sulfenylationsites in proteins with physicochemical properties of amino acids.PloSOne.11(4):e0154237.2016. April. 22. (SCI,三区IF:3.057, IDS: DJ9WX)
    4. Yan Xu*, Kuo-Chen Chou*. Recent progress in predicting posttranslational modification sites in proteins. Current Topics in Medicinal Chemistry. 2016.16(6),591-603(SCI, 二区IF:2.900IDS:CV9CR), 2016 March. ESI高被引文章
    5. YanXu, Ya-Xin Ding, Nai-Yang Deng, Li-Ming Liu*.Prediction of Sumoylation Sites in Proteins Using Linear Discriminant Analysis.Gene. 2016. Jan.15576:99-104. (SCI,3区 IF: 2.319 IDS:DE2NL)
    6. Yan Xu*, Ya-Xin Ding, Jun Ding, Ling-Yun Wu,Nai-Yang Deng. Phogly-PseAAC: prediction of lysine phosphoglycerylation in proteins incorporating with position-specific propensity. Journal of Theoretical Biology.2015.08.21, (379)10-15.(SCI, 三区IF:2.116IDS:CL3GZ)
    7. Yan Xu*, Ya-Xin Ding, Jun Ding, Ya-Hui Lei, Nai-Yang Deng.iSuc-PseAAC: predicting lysine succinylation in proteins by incorporating peptide position-specific propensity. Scientific Reports. 2015.06.18 .Vol5.10184. (SCI, 二区IF:5.578IDS:CK8XP)
    8. Yan Xu*, Xin Wen, Li-Shu Wen, Ling-Yun Wu, Nai-Yang Deng, Kuo-Chen Chou. iNitro-Tyr: Prediction of nitrotyrosine sites in proteins with general pseudo amino acid composition.PLoS ONE9(8),e105018 (SCI三区, IF:3.534 IDS:AO0QT), 2014.August.高被引文章
    9. YanXu*, Xin Wen, Xiao-Jian Shao,Nai-Yang Deng, Kuo-Chen Chou. iHyd-PseAAC: predicting hydroxyproline and hydroxylysine in proteins by incorporating dipeptide position-specific propensity into pseudo amino acid composition. International Journal of Molecular Sciences.2014, May, 5. 15:7594-7610. (SCI,3区,IF:2.339IDS: AI4NJ)高被引文章
    10. Yan Xu*, Xiao-Bo Wang, Yong-Cui Wang, Ying-JieTian, Xiao-Jian Shao, Ling-Yun Wu, Nai-Yang Deng*.Prediction of Posttranslational Modification Sites from Sequences with Kernel Methods. Journal of Theoretical Biology. 2014.March 7. 7:344, 78-87.(SCI,3区IF:2.303IDS:)
    11. Yan Xu*,Xiao-JianShao,Ling-Yun Wu,Nai-Yang Deng, Kuo-Chen Chou. iSNO-AAPair: incorporating amino acid pairwise coupling into PseAAC for predicting cysteine S-nitrosylation sites in proteins.PeerJ. 2013 Oct 3.1:e171. (SCI三区, IF:2.112IDS:V36CG)高被引文章
    12. YanXu*, Jun Ding, Ling-Yun Wu, Kuo-Chen Chou*.iSNO-PseAAC: Predict Cysteine S-nitrosylation Sites in Proteins by Incorporating Position Specific Amino Acid Propensity into Pseudo Amino Acid Composition, PLoS One, 8(2), e55844, 2013.Feb.(SCI, 3区IF:3.73IDS: 092XV)高被引文章
    13. Yan Xu*, Jun Ding, Qiang Huang, Nai-Yang Deng. Prediction of Protein Methylation Sites using Conditional Random Field.Protein and Peptide Letters, 20(1), 71-77 (SCI, 4区IF:1.994IDS:) 2013.Jan.

关于我们

地址:北京市海淀区学院路30号北京科技大学理化楼

邮编:100083

联系方式:010-62332685、62332895

新万博狗万官网©版权所有 北京市海淀区学院路30号 100083 京公网安备:110402430062 | 京ICP备:13030111