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      當前位置:師資 > 教師簡介:武琦

      教師簡介:武琦

      發布時間:2020-09-24   閱讀: 6022次

      基本信息

       姓名:武琦

      職稱:講師

      電子信箱:wuqi@mail.nankai.edu.cn

      辦公室:數學院北樓319

       

      個人簡介

      武琦,男,198512月,河南省唐河縣,博士講師

      個人主頁:http://dltree.xtu.edu.cn/wuqi/


      學習工作經歷

       教育經歷:

      2006.09-2010.06, 河南理工大學,大學本科,數學應用數學,導師:耿
      2014.09-2017.06, 湘潭大學,碩士研究生,數學,導師:喻祖國

      2017.09-2020.06, 南開大學,博士研究生,生物信息學,導師:楊建益
      職稱經歷:
      2020.08-至今,湘潭大學數學與計算科學學院,講師
      工作經歷:

      2020.08-至今,湘潭大學數學與計算科學學院,教師

      2012.02-2014.08, 北京搜狐新媒體信息技術有限公司,軟件工程師

      2010.07-2012.02, 北京市天元網絡技術股份有限公司,軟件工程師


      主講課程

      統計學習理論,Python數據分析

       

      研究方向

       研究方向:

      深度學習的數學原理應用近期主要聚焦于以下幾個問題:蛋白質結構預測、衛星圖像融合和醫學圖像重建

       


      科研項目

       參與的科研項目:

      [1]. 中國國家自然科學基金面上項目,11871290,基于數據驅動的蛋白質三級結構預測算法研究,2019/01-2022/12,60萬元,在研,參加

      [2]. 中國國家自然科學基金青年科學基金項目,11501306,基于結構和序列信息的蛋白質-配體結合位點的預測,2016/01-2018/12,18萬元,已結題,參加

      [3]. 中國國家自然科學基金面上項目,11371016,分形及相關方法在分子進化與蛋白質研究中的應用,2014/01-2017/12,62萬元,已結題,參加

       


      論文專著

       [1] Du, Zongyang#; Pan, Shuo#; Wu, Qi; Peng, Zhenling; Yang, Jianyi*, CATHER: a novel threading algorithm with predicted contacts, Bioinformatics, 2020, 36(7): 2119-2125.

      [2] Wu, Qi; Peng, Zhenling*; Anishchenko, Ivan; Cong, Qian; Baker, David; Yang, Jianyi*, Protein contact prediction using metagenome sequence data and residual neural networks, Bioinformatics, 2020, 36(1): 41–48.

      [3] Sun, Saisai; Wu, Qi; Peng, Zhenling*; Yang, Jianyi*, Enhanced prediction of RNA solvent accessibility with long short-term memory neural networks and improved sequence profiles, Bioinformatics, 2019, 35(10): 1686-1691.

      [4] Wu Qi; Peng Zhenling*; Zhang Yang; Yang Jianyi*, COACH-D: improved protein-ligand binding sites prediction with refined ligand-binding poses through molecular docking, Nucleic Acids Research, 2018, 46(W1): W438-W442.

      [5] Wu, Qi; Yu, Zu Guo*; Yang, Jianyi*, DLTree: efficient and accurate phylogeny reconstruction using the dynamical language method, Bioinformatics, 2017, 33(14): 2214-2215.

       

      獲獎情況



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