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个人简介
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杨剑,男,博士,研究员,先后毕业于南京大学和中国科学院生物物理研究所,现任中国医学科学院病原生物学研究所课题组长。长期在国内从事微生物基因组学相关的生物信息学研究,通过大数据整合与挖掘、设计通用分类方案、开发在线识别系统和卷积神经网络模型等,成功建立国际上最大的病原细菌毒力因子数据平台,并揭示了细胞外可伸缩注射系统和毒素复合体等多种毒力因子的遗传多样性和结核分枝杆菌的耐药性特征,通过生物信息学探索推动了相关病原菌的致病和耐药机制研究。同时,面向新发传染病防控重大需求,在国际上最早探索基于宏基因组的病原体高通量筛查数据挖掘新方法,并建立了全球首个重要疫源生物相关病毒数据平台,参与近年来的多次重大疫情相关病原体鉴定和数据分析,为我国新发传染病疫情防控能力提升贡献了力量。2009年入选北京市科技新星,2016年荣获中华医学科技奖二等奖(排名第三)。曾先后主持承担国家自然科学基金、国家973计划、国家重点研发计划和国家科技基础资源调查专项等多项科研项目。作为第一或通信作者(含并列)在Nucleic Acids Research、Nature Microbiology、Science Advances、Cell Reports、Bioinformatics等国际期刊发表SCI论文三十余篇,累计被同行引用超过五千次,H指数21。其中三篇论文位列ESI高被引论文,并有一篇入选“2019年中国百篇最具影响国际学术论文”。
团队简介
Team Profile
杨剑课题组是病原生物学研究所唯一专业从事生物信息学研究的课题组,目前包括两名副研究员、一名助理研究员和一名博士后构成的生物信息学核心研究团队。团队文化开放包容、交叉融合,人员专业背景涉及临床医学、生物学、物理学、计算科学和生物医学工程等多学科领域,团队成员团结协作、相互取长补短共同发展,具有很强的凝聚力和战斗力。
硕士研究生 0 名,博士研究生 1 名
# | 项目名称 | 起止日期 | 金额 | 项目类型 | 本人角色 |
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1 | 基于深度学习的病原菌毒力因子识别和预测 | 2020-01-01 —— 2023-12 | 57.0 | 主持在研的国家或省部级科研项目 | 主持 |
2 | 中国热带及亚热带生态圈主要疫源生物携带病毒资源调查 | 2022-10 —— 2025-09 | 1200 | 主持在研的国家或省部级科研项目 | 主持 |
# | 论文题目 | 期刊名称 | 发表年份 | 论文署名 |
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1 | ZOVER: the database of zoonotic and vector-borne viruses. | Nucleic Acids Res. | 2022-01 | 通讯作者排第一 |
2 | VFDB 2022: a general classification scheme for bacterial virulence factors. | Nucleic Acids Res. | 2022-01 | 通讯作者排第一 |
3 | Learning transferable deep convolutional neural networks for the classification of bacterial virulence factors. | Bioinformatics | 2020-06 | 通讯作者 |
4 | Genome-wide dissection reveals diverse pathogenic roles of bacterial Tc toxins. | PLoS Pathog. | 2021-02 | 通讯作者排第二 |
5 | Genome-wide Identification and Characterization of a Superfamily of Bacterial Extracellular Contractile Injection Systems. | Cell Rep. | 2019-10 | 通讯作者排第二 |
6 | A deep learning method to predict bacterial ADP-ribosyltransferase toxins | Bioinformatics | 2024-06 | 通讯作者排第一 |
7 | Genome wide analysis revealed conserved domains involved in the effector discrimination of bacterial type VI secretion system | Commun Biol | 2023-11 | 通讯作者排第二 |
8 | Application of combined CRISPR screening for genetic and chemical-genetic interaction profiling in Mycobacterium tuberculosis | Sci Adv | 2022-08 | 通讯作者排第二 |
9 | A comprehensive dataset of animal-associated sarbecoviruses | Sci Data | 2023-10 | 通讯作者排第一 |
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