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胡刚

统计与数据科学学院

个人资料

  • 部门: 统计与数据科学学院
  • 性别:
  • 出生年月:
  • 专业技术职务: 教授
  • 研究标签:
  • 毕业院校: 南开大学
  • 学位: 博士
  • 学历:
  • 联系电话:
  • 电子邮箱: huggs@nankai.edu.cn
  • 办公地址:
  • 通讯地址:
  • 邮编: 300071
  • 传真:

教育经历

(1) 2000-09 - 2005-12, 南开大学, 概率论与数理统计, 博士,导师:沈世镒教授

(2) 1996-09 - 2000-07, 南开大学, 信息科学, 学士


工作经历

(1) 2019-12 - 今, 南开大学, 统计与数据科学学院, 教授

(2) 2019-09 - 2019-12, 南开大学, 统计与数据科学学院, 副教授

(3) 2008-12 - 2019-09, 南开大学, 数学院, 副教授

(4) 2017-10 - 2018-10, 美国宾夕法尼亚大学, 生物统计流行病学与信息系, 访问学者

(5) 2015-03 - 2015-07, 美国宾夕法尼亚大学, 生物统计与流行病学系, 访问学者

(6) 2012-07 - 2012-12, 加拿大艾伯塔大学, 电子与计算机工程系, 访问学者

(7) 2006-01 - 2008-12, 南开大学, 数学院, 讲师


个人简介

胡刚,南开大学统计与数据科学学院教授,博士生导师,数据科学系主任。2000年、2005年在南开大学数学科学学院获得信息科学学士学位和概率论与数理统计博士学位,主要研究方向为生物信息学、计算生物学和统计基因组学,主持国家自然科学基金重大研究计划、天元基金交叉重点专项、面上项目等项目多项。以主要作者在Nature Cancer, Circulation, Nature Communications, Bioinformatics等杂志发表学术论文多篇,曾获得天津市自然科学一等奖。

研究领域

单细胞与空间转录组分析、蛋白质无序区域预测、蛋白质结构预测、蛋白质设计


教学工作

讲授《统计与大数据分析软件》《生物信息学》《生物信息与生物统计》等课程

科研项目

近五年主持的国家自然科学基金项目:

(1) 国家自然科学基金委员会, 重大研究计划, 92370128, 基于深度学习框架的蛋白质-RNA复合体结构预

测, 2024-01-01 至 2026-12-31, 70万元, 在研, 主持

(2) 国家自然科学基金委员会, 数学天元基金项目, 12326611, 指导蛋白质设计与改造的AI模型与系统,

2024-01-01 至 2025-12-31, 80万元, 在研, 主持

(3) 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 31970649, 使用单细胞RNA测序数据进行细胞类型识别的新方

法, 2020-01-01 至 2023-12-31, 58万元, 主持

论文著作

近5年代表性论文:


Zheng H, Liu J, Cheng Q, Zhang Q, Zhang Y, Jiang L, Huang Y, Li W, Zhao Y, Chen G, Yu F, Liu L, Li Y, Liao X, Xu L, Xiao Y, Zheng Z, Li M, Wang H, Hu G*, Du L*, Chen Q*. Targeted activation of ferroptosis in colorectal cancer via LGR4 targeting overcomes acquired drug resistance. Nat Cancer. 2024 Jan 30. doi: 10.1038/s43018-023-00715-8. 

Kurgan L, Hu G, Wang K, Ghadermarzi S, Zhao B, Malhis N, Erdős G, Gsponer J, Uversky VN, Dosztányi Z. Tutorial: a guide for the selection of fast and accurate computational tools for the prediction of intrinsic disorder in proteins. Nat Protoc. 2023 Nov;18(11):3157-3172. 

Hu Z, Hua X, Mo X, Chang Y, Chen X, Xu Z, Tao M, Hu G*, Song J*. Inhibition of NETosis via PAD4 alleviated inflammation in giant cell myocarditis. iScience. 2023 Jun 16;26(7):107162.

Zhao Y, Wang K, Hu G*. DIST: spatial transcriptomics enhancement using deep learning. Brief Bioinform. 2023 Mar 19;24(2):bbad013.

Hu G#, Katuwawala A#, Wang K#, Wu Z, Ghadermarzi S, Gao J, Kurgan L. flDPnn: Accurate intrinsic disorder prediction with putative propensities of disorder functions. Nat Commun. 2021 Jul 21;12(1):4438. 

Nguyen AT#, Wang K#, Hu G#, Wang X, Miao Z, Azevedo JA, Suh E, Van Deerlin VM, Choi D, Roeder K, Li M*, Lee EB*. APOE and TREM2 regulate amyloid-responsive microglia in Alzheimer's disease. Acta Neuropathol. 2020 Oct;140(4):477-493.

Hu J, Li X, Hu G, Lyu Y, Susztak K, Li M. Iterative transfer learning with neural network for clustering and cell type classification in single-cell RNA-seq analysis.Nat Mach Intell. 2020 Oct;2(10):607-618.

Hua X#, Hu G#, Hu Q#, Chang Y, Hu Y, Gao L, Chen X, Yang PC, Zhang Y*, Li M*, Song J*. Single-Cell RNA Sequencing to Dissect the Immunological Network of Autoimmune Myocarditis. Circulation. 2020 Jul 28;142(4):384-400.

Li X, Wang K, Lyu Y, Pan H, Zhang J, Stambolian D, Susztak K, Reilly MP, Hu G*, Li M*. Deep learning enables accurate clustering with batch effect removal in single-cell RNA-seq analysis. Nat Commun. 2020 May 11;11(1):2338.

Wang J, Agarwal D, Huang M, Hu G, Zhou Z, Ye C, Zhang NR. Data denoising with transfer learning in single-cell transcriptomics. Nat Methods. 2019 Sep;16(9):875-878.

Hu G, Wu Z, Oldfield CJ, Wang C, Kurgan L. Quality assessment for the putative intrinsic disorder in proteins. Bioinformatics. 2019 May 15;35(10):1692-1700.


学术交流

荣誉奖励

学术成果

学位: 博士

毕业院校: 南开大学

邮件: huggs@nankai.edu.cn

办公地点:

电话:

出生年月:

10 访问

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