1. 教育经历
2002.9-2006.7,中国科学技术大学少年班学院,数学与应用数学,理学学士
2006.9-2011.7,中国科学院数学与系统科学研究院,运筹学与控制论,理学博士
2008.11-2009.2,德国比勒菲尔德大学,访问学生
2010.4-2011.3,加拿大阿尔伯塔大学,访问学者
2. 工作经历
2011.8-2014.7,加拿大阿尔伯塔大学,博士后
2014.8-2024.9,中国科学院天津工业生物技术研究所,副研究员
2024.9-今,中国科学院天津工业生物技术研究所,研究员
主要研究方向包括生物信息学、计算生物学、人工智能生物学等。围绕工业生物大数据智能分析展开研究,开发核心的数据库、算法和工具。形成了工业生物相关的数据技术体系,开发了一系列工业生物专属数据库,比如糖基转移酶数据库pUGTdb、P450酶数据库、大肠杆菌代谢调控知识图谱ERMer等;开发了一系列的网站平台,包括自动化编辑序列设计平台AutoESD、途径计算及可视化平台CAVE、新一代蛋白酶号预测AI工具ECRECer等。
1. 入选中国科学院青年创新促进会会员、中国科学院特聘研究岗位\中国科学院第四届“科苑名匠”团队
2. 获得第八届中国创新挑战赛生物制造技术专题赛优秀奖
学术兼职:
任《iMeta》、《Engineering Microbiology》青年编委,中国工业与应用数学学会数学生命科学专业委员会委员和副秘书长。
近年来在Nature Genetics、Nucleic Acids Research、Science Advances、Molecular Plant、Research等国内外高水平期刊发表文章40余篇,引用接近2000次,获得10余项软件著作权。
近2年代表性文章:
1. Liu,Y.,Wang,Q.,Liu,X.,Cheng,J.,Zhang,L.,Chu,H.,Wang,R.,Li,H.,Chang,H.,Ahmed,N.,Wang,Z.,Liao,X. and Jiang,H. (2023) pUGTdb: A comprehensive database of plant UDP-dependent glycosyltransferases. Mol Plant,16,643-646. (IF=27.5,通讯作者)
2. Mao,Z.,Yuan,Q.,Li,H.,Zhang,Y.,Huang,Y.,Yang,C.,Wang,R.,Yang,Y.,Wu,Y.,Yang,S.,Liao,X. and Ma,H. (2023) CAVE: a cloud-based platform for analysis and visualization of metabolic pathways. Nucleic Acids Res. (IF=14.9,通讯作者)
3. Shi,Z.,Deng,R.,Yuan,Q.,Mao,Z.,Wang,R.,Li,H.,Liao,X. and Ma,H. (2023) Enzyme Commission Number Prediction and Benchmarking with Hierarchical Dual-core Multitask Learning Framework. Research,6,0153. (IF=11,通讯作者)
4. Yang,Y.,Mao,Y.,Wang,R.,Li,H.,Liu,Y.,Cheng,H.,Shi,Z.,Wang,Y.,Wang,M.,Zheng,P.,Liao,X. and Ma,H. (2022) AutoESD: a web tool for automatic editing sequence design for genetic manipulation of microorganisms. Nucleic Acids Res,50,W75-W82. (IF=14.9,通讯作者)
5. Mao,Z.,Wang,R.,Li,H.,Huang,Y.,Zhang,Q.,Liao,X. and Ma,H. (2022) ERMer: a serverless platform for navigating,analyzing,and visualizing Escherichia coli regulatory landscape through graph database. Nucleic Acids Research,50,W298-W304. (IF=14.9,通讯作者)
6. Liu,Y.,Wang,R.,Liu,J.,Lu,H.,Li,H.,Wang,Y.,Ni,X.,Li,J.,Guo,Y.,Ma,H., Liao,X. and Wang,M. (2022) Base editor enables rational genome-scale functional screening for enhanced industrial phenotypes in Corynebacterium glutamicum. Sci Adv,8,eabq2157. (IF=13.6,通讯作者)
7. Liao,X.,Ma,H. and Tang,Y.J. (2022) Artificial intelligence: a solution to involution of design–build–test–learn cycle. Current opinion in biotechnology,75,102712. (IF=7.7)
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