山东大学科研教师岗位应聘人员申请表
应聘单位： 应聘岗位：研究员
姓 名 籍 贯 文化程度 婚姻状况 联系电话 通讯地址 健康状况 社会兼职 性 别 民 族 英语能力 身份证号 出生年月 政治面貌 个人特长 邮件 邮 编 健康 毕业学校 山东莱阳一中 烟台大学 新疆大学 上海大学 既往病史 无 学习2000.09-2004.07 简历 2005.09-2008.06 2009.09-2012.07 学历/学位 （高1997.09-2000.06 中） 起止年月 学士 硕士 博士 专业 生物科学 生物化学与分子生物学 信息学与系统生物学 工 作 单 位 研究 方向 导师姓名及职称 苟萍 教授 陈洛南 研究员 学制 3年 4年 3年 3年 职称 培养 方式 职务 特任研究员 起止年月 工作2012.12–2014.03 简2012.08-2016.08 历 2015.02-至今 日本東京大学生産技術研究所 中科院上海生命科学研究院 日本東京大学生産技術研究所 称谓 妻子 儿子 学历 博士 政治面貌 博士后 特任研究员 姓 名 家庭成员 及主要社会关系 常啸 刘力源 工作单位及职务 日本東京大学生産技術研究所 特任研究员 群众 群众 1.近期主要研究内容和研究方向 2.按顺序填写：项目名称、项目来源、本人承担经费、本人排序、起止年月。 近五年科研项目 1. 糖尿病早期预警功能的动态网络生物标记的识别和研究，国家自然科学基金委，26万，排名第1，2015.01-2017.12 2. 在糖尿病中动态网络生物标记早期预警功能的分析和研究，中国博士后基金委，15万，排名第1，2014.07-2016.08 3. 糖尿病预警动态网络生物标记的系统分析和研究，中国博士后基金委，5万，排名第1，2013.09-2016.08
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按顺序填写：论文题目、发表期刊名称、发表年月、SCI、EI、SSCI、CSSCI等收录情况、影响因子、他引次数。 1. Xiaoping Liu, Yuetong Wang, Hongbin Ji, Kazuyuki Aihara, Luonan Chen, \characterization of disease using sample-specific networks\e164, 2016. SCI, IF=9.202, 他引：0 2. Xiaoping Liu, Xiao Chang, \module biomarkers from gastric cancer by differential correlation network\SCI, IF=2.272, 他引：0 3. Xiaoping Liu, Jiguang Wang, Luonan Chen, \sequencing reveals recurrent somatic mutation networks in cancer\SCI, IF=5.992, 他引：4 4. Xiaoping Liu, Xiaodong Zhang, Wei-Hua Tang, Luonan Chen and Xing-Ming Zhao, \eFG: an electronic resource for Fusarium graminearum\Database-Oxford, Vol. 2013: bat042, 2013, doi:10.1093/database/bat042. SCI, IF=2.627, 他引：1 5. Xiaoping Liu, Rui Liu, Xing-Ming Zhao, Luonan Chen, \type 1 diabetes and its leading biomolecular networks by dynamical network biomarkers\BMC Medical Genomics, 6(Suppl 2):S8, 2013. SCI, IF=2.726, 他引：11 6. Xiaoping Liu, Zhi-Ping Liu, Xing-Ming Zhao, Luonan Chen, \module biomarkers by differential interactions\Association, 19: 241-248, 2012. SCI, IF=3.428, 他引：22 7. Xiaoping Liu, Wei-Hua Tang, Xing-Ming Zhao, Luonan Chen, \network approach to 近五年发表的predict pathogenic genes for Fusarium graminearum\SCI, 论文、著作（代IF=3.057, 他引：12 表作在下面栏8. Xiaoping Liu, Jiye Wang, Ping Gou, Cungui Mao, Zeng-Rong Zhu, Hongye Li, \vitro 目中体现） inhibition of postharvest pathogens of fruit and control of gray mold of strawberry and green mold of citrus by aureobasidin A\–229, 2007. SCI, IF=3.445, 他引：21 9. Qianqian Shi, Xiaoping Liu, Tao Zeng, William Wang, Luonan Chen, \disease genes of non-small lung cancer based on consistently differential interactions\Cancer Metastasis Rev, 34(2):195-208, 2015. 共同一作, SCI, IF=5.316, 他引：0 10. Duojiao Wu, Xiaoping Liu, Chen Liu, Zhiping Liu, Ming Xu, Ruiming Rong, Mengjia Qian, Luonan Chen, Tongyu Zhu, “Network analysis reveals roles of inflammatory factors in different phenotypes of kidney transplant patients”, Journal of Theoretical Biology, 362: 62-68, 2014. 共同一作，SCI, IF=2.409, 他引：2 11. Wanwei Zhang, Tao Zeng, Xiaoping Liu, Luonan Chen, \phenotypes of single-sample individuals by edge biomarkers\J Mol Cell Biol, 7(3):231-241, 2015. SCI, IF=6.459, 他引：0 12. Rui Liu, Xiangtian Yu, Xiaoping Liu, Dong Xu, Kazuyuki Aihara, and Luonan Chen, \30(1): 1579-1586, 2014. SCI, IF=5.766, 他引：5 13. Achyut Sapkota, Xiaoping Liu, Xing-Ming Zhao, Yongwei Cao, Jingdong Liu, Zhi-Ping Liu and Luonan Chen, \database of interacting proteins in Oryza sativa\Molecular BioSystems, 7: 2615-2621, 2011. SCI, IF=2.829, 他引：4 14. Andrew E. Teschendorff, Xiaoping Liu, Helena Caren, Steve M. Pollard, Stephan Beck, Martin Widschwendter, Luonan Chen, “The Dynamics of DNA Methylation Covariation Patterns in Carcinogenesis”, PLoS Computational Biology, 10(7): e1003709, 2014. SCI,
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IF=4.587, 他引：3 15. ZENG Tao, ZHANG WanWei, YU XiangTian, LIU XiaoPing, LI MeiYi, LIU Rui & CHEN LuoNan, “Edge biomarkers for classification and prediction of phenotypes”, Sci China Life Sci, 57: 1103–1114, 2014. SCI, IF=2.297, 他引：2 16. Tao Zeng, Wanwei Zhang, Xiangtian Yu, Xiaoping Liu, Meiyi Li and Luonan Chen, \edge biomarkers: study on dynamical drug sensitivity and resistance in individuals\SCI, IF=8.399, 他引：0 17. Jiye Wang, Mi Li, Yun Wang, Xiaoping Liu, “Integrating subpathway analysis to identify candidate agents for hepatocellular carcinoma”, OncoTargets and Therapy, 2016(9): 1221-1230, 2016. SCI, IF=2.272, 他引：0 1. Xiaoping Liu, Yuetong Wang, Hongbin Ji, Kazuyuki Aihara, Luonan Chen, \characterization of disease using sample-specific networks\e164, 2016. 2. Xiaoping Liu, Jiguang Wang, Luonan Chen, \sequencing reveals recurrent somatic mutation networks in cancer\ 3. Xiaoping Liu, Zhi-Ping Liu, Xing-Ming Zhao, Luonan Chen, \module biomarkers by differential interactions\Association, 19: 241-248, 2012. 4. Xiaoping Liu, Xiaodong Zhang, Wei-Hua Tang, Luonan Chen and Xing-Ming Zhao, \eFG: an electronic resource for Fusarium graminearum\Database-Oxford, Vol. 2013: bat042, 2013, doi:10.1093/database/bat042. 5. Xiaoping Liu, Wei-Hua Tang, Xing-Ming Zhao, Luonan Chen, \network approach to predict pathogenic genes for Fusarium graminearum\无 代表性成果（简述，或列出5篇以内发表的代表性论文著作、科研项目等） 近五年 教学经历 一、基于生物大数据的单样本生物分子网络构建，以及单样本中生物分子间相关性的统计评价。由于个性化医疗概念的普及，对每种疾病的每个病患进行针对性的治疗正在变成一种趋势，然而对于复杂疾病而言，目前以基因组突变为主要理论依据的个性化医疗方案只能解释一小部分病患的疾病起因，而大部分病患的疾病起因并不能被基因突变理论所解释。而基于分子调控网络的疾病理论虽然可以解释绝大部分的疾病起因，但又需要多样本数据的支持，无法对单一病患的数据构建分子网络。基于该国际前沿问题，在我们的研究中提出并构建了一种基于生物大数据，并利用单样本表达数据推断该样本特异性分子网络的计算和统计方法。该方法能够对单样本中任意两个分子间的相关性进行计算，并对该相关性进行统计检验，进而确定其统计显著性。该方法首次提出了对单样本进行网络构建和相关性分析的方法，主要学术成就 并有效的填补了基于生物分子网络的方法与个性化医疗之间的一个鸿沟，其核心研究成果 简介 2016年发表于已被国际著名杂志Nucleic Acids Research（影响因子9.202，生物类一区Top杂志）。 二、针对传统的基于基因差异表达的标识生物标记物的方法进行了改善，首次提出了一种针对分子间调控方式（生物分子网络中的边）的预测复杂疾病生物标志物的新方法，该方法通过比较在正常和疾病状态下样本生物网络的变化，确定疾病相关的网络模块，而这个疾病相关的网络模块又是一个非常有效的疾病生物标志物模块，其疾病诊断的效率和准确性，显著高于传统的基因差异表达的方法，该研究成果已被国际著名杂志Journal of the American Medical Informatics Association(影响因子3.428)发表。 三、基于对二代测序的了解，对当前的外显子组测序技术的原理和应用进行了综述。该综述较为完整的总结了目前二代测序技术检测外显子组的基本原理，以及利用外显子测序结
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果检测驱动突变（driver mutation）的不同方法，特别是基于分子网络的检测驱动突变的方法。该文于2013年发表于Cancer Letters(影响因子5.992)杂志。 四、禾谷镰刀菌是世界上第二大农作物减产的病原真菌，基于该真菌的转录组数据和目前已知的该真菌的致病基因，首次提出了并结合禾谷镰刀菌病的蛋白相互作用网络，预测该致病真菌潜在的致病基因模块。最终发现两个涉及到G蛋白偶联的细胞信号途径以及MAPK级联信号途径上的两个致病基因模块。该成果于2010年发表在PLoS One(影响因子3.057)杂志上。基于之前对和谷镰刀菌的研究和理解，我们构建了一个收集禾谷镰刀菌资源的数据库，该数据库能够较为完整的提供目前已知的该真菌的绝大部分信息，包括基因组、蛋白组、蛋白质相互作用网络、目前已知和预测的致病基因、各种蛋白质的亚细胞定位信息、转录因子、代谢通路信息以及所有基因在其他病原真菌中的同源基因等信息。该成果发表于Database - The Journal of Biological Databases and Curation(影响因子2.627)杂志。 获奖情况或获得专利情况 2011年 The 2011 Translational Bioinformatics Conference, Seoul, Korea, November 11,2011， 最佳论文 聘期内工作思路、工作任务和目标 本人主要的研究领域是生物信息学和计算生物学，主要通过对生物大数据和高通量生物数据的统计分析，针对特定生物过程开发相应的统计和分析方法，用以挖掘数据背后生物分子间的深层调控关系，并揭示生物过程的内在机制。 由于目前我们已经在单样本生物分子网络的构建和分析方面取得了一定的进展，因此，利用单样本生物分子网络技术能够对稀缺或不易取得的样本进行深入的统计分析，以提高样本的利用效率。虽然我们的方法是针对单样本生物网络的构建，但是对于单个种群、单个类型的多样本数据仍然适用，因此，可以对不同来源的样本数据进行网络构建，并在分子网络的基础上进行归纳、总结和统计分析，得到有特定生物学意义的网络结构或网络模块。 在算法和计算统计方法方面,我打算通过与数学与统计学院的专家团队合作,在数理和统计机制方面完善单样本网络构建、挖掘和评价的体系，包括对构建的单样本生物网络进行整体的统计评价方案，有效的局部功能模块挖掘算法，以及标识特定生物样本网络特征的生物网络特征模体(motif)的方法等工作。 在应用方面，希望能够结合山东大学生物学科的特点，能与实验生物学家深入合作，对特定的生物进行转录组分析，并根据具体样本数量构建基因调控网络和蛋白相互作用网络，并在生物网络层面上进行分析和挖掘有价值的基因调控途径和蛋白相互作用模块，建立一套完整的从转录组数据处理、网络构建到调控通路标识、蛋白互作模块识别的转录组数据生物网络分析平台。 预期的目标的通过构建一套完整的基于转录组数据的生物网络分析平台，可以对小到单样本表达数据、大到种群转录组数据的不同样本大小的转录组数据进行生物网络的构建和分析，并在生物网络的基础上标识特定功能的网络模块或代谢途径。为生物学家对特定生物的具体功能研究提出有借鉴意义的指导方案。
本人对上述所填写内容的真实性负责。
申请人签名：
填表日期：2016年12月27日
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填表说明 ：
一、此表系应聘山东大学科研教师岗位人员填写，填写内容必须实事求是。
二、应聘单位填写学院或科研院所名称；应聘岗位填写研究员或副研究员或助理研究员。 三、请申请人提供以下附件材料1份（复印件）交学院审核，主要包括：
(1) 学历、学位证书，工作任职证明（留学回国人员须提供国家留学服务中心出具的学历学位认证或中国大使馆教育处出具的留学回国人员证明）；
(2) 申请表中列举的所有科研项目、获奖及专利情况的证明；
(3) 3篇代表性论文的全文及其刊载杂志封面、目录的复印件，以及申报表中列举的其他著作封面、
目录和论文首页；
(4) 申报表中列举的SCI、EI、SSCI、CSSCI等收录以及论文他引情况的证明； (5) 三份国内外同行专家推荐信（其中一份为博士生指导教师），同行专家须有本人签名；
(6) 期刊影响因子（Impact Factor，IF）统一以申报当年的前一年该期刊的影响因子数值为准进行统计。
注：外审费1200元。
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山东大学科研教师岗位应聘人员申请表
