中科院新疆理化技術研究所

尤著宏，男，研究員(自然科學)

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尤著宏，男，1980年8月出生，中科院新疆理化技術研究所研究員、國科大博士生導師，中科院率先行動 “百人計劃”青年俊才候選人。2005年9月-2010年12月，中國科學技術大學碩博連讀，獲工學博士學位；2008年6月-2009年12月，美國康奈爾大學聯合培養博士生；2001年9月-2005年06月，湖南師范大學本科，獲工學學士。2012年1月-2013年6月，同濟大學計算機科學與技術博士后流動站，博士后；曾獲人社部“香江學者”計劃資助，在香港理工大學電子計算學系從事博士后研究。

尤著宏博士主持或完成國家自然科學基金項目3項（青年基金1項，面上項目2項），博士后基金項目1項。近年來在《PLOS Computational Biology》、《Briefings in Bioinformatics》、《Bioinformatics》、《Scientific Reports》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》、《Oncotarget》等國內外重要學術期刊及國際會議發表學術研究論文90余篇，其中SCI 索引論文69 篇，在ISBRA、IJCNN、WCCI及BIBM等國際會議上發表EI論文20余篇。論文累計影響因子超過200，其中第一作者及通訊作者SCI 索引論文48 篇。以一作或者通訊發表中科院一區論文12 篇，以一作或者通訊發表中科院二區以上論文33 篇。發表論文被Annual Review of Biophysics、 IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、Behavioural Neurology、Frontiers of Computer Science、Information Sciences、Frontiers in Genetics、Trends in genetics、Briefings in Bioinformatics、Cancer research、Nucleic acids research 等國際著名雜志引用超1000次（Google Scholar），4 篇論文入選ESI 高被引論文。撰寫專著章節1 章、申請發明專利5 項。

尤博士目前是IEEE會員，中國計算機學會CCF計算機應用專委會常委。擔任Journal of Biological Research、International Journal of Distributed Sensor Networks、Evolutionary Bioinformatics及BioMed Research International 4個SCI國際期刊的客座編委（Guest Editor），是IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics， IEEE Transactions on NanoBioscience等多個IEEE Transaction匯刊、Scientific Reports、Neurocomputing、PLOS CB等國際期刊特邀審稿人。作為第二完成人的科技成果“復雜生物數據的特征建模及高效學習理論與應用”獲得2016年教育部自然科學獎2 等獎。

主要研究領域及成就：

包括基于圖像的高通量數據分析；圖及復雜網絡理論及其應用；生物信息學中蛋白質相互作用預測、藥物靶點預測、microRNA與疾病關系預測、疾病相關的 miRNA-環境因子組合作用預測、非編碼RNA大規模功能類似性網絡構建等。       

代表性文章：(10篇以內）

(1) Zhu-Hong You（尤著宏）, Mengchu Zhou, Xin Luo, Shuai Li,“Highly Efficient Framework for Predicting Interactions Between Proteins,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 47, no.3, pp. 721-733, 2017. （SCI, 3年影響因子：4.454, 中科院1區）

(2) Zhu-Hong You（尤著宏）, Zhi-An Huang, Zexuan Zhu, Gui-Ying Yan, Zhenkun Wen, Xing Chen “PBMDA: a novel and effective path-based computational model for miRNA-disease association prediction,” PLOS Computational Biology, 13 (3) :e1005455, 2017 (SCI, 3年影響因子4.679, 中科院小類1區)

(3) Zhu-Hong You（尤著宏）, Ying-Ke Lei, De-Shuang Huang, Xiaobo Zhou, “Using manifold embedding for assessing and predicting protein interactions from high-throughput experimental data,” Bioinformatics 2010, 26(21):2744-2751 (SCI，5年影響因子：6.968，中科院小區1區)

(4) Shuai Li, Zhu-Hong You（通信作者）, Hongliang Guo, Xin Luo, Zhongqiu Zhao. “Inverse-free Extreme Learning Machine with Optimal Information Updating,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol.1, no.99, pp 1-7, 2015（SCI, 3年影響因子：4.454, 中科院1區）

(5) Xing Chen , Yu-An Huang, Zhu-Hong You（通信作者）, Guiying Yan, Xuesong Wang,“A Novel Approach based on KATZ measure to Predict Associations of Human Microbiota with Non-Infectious Diseases,” Bioinformatics, vol. 33, no.5, pp. 733-739, 2016. (SCI, 中科院1區，影響因子：5.123, 中科院1區)

(6) Xing Chen, Chenggang Clarence Yan, Xu Zhang, Zhu-Hong You（通信作者）. “Long non-coding RNAs and complex diseases: from experimental results to computational models,”Briefings in Bioinformatics, bbw060, 2016 (SCI, 影響因子 9.617,中科院1區)

(7) Jianqiang Li, Zhu-Hong You（通信作者）, Xiao Li, Zhong Ming, Xing Chen, “PSPEL: In Silico Prediction of Self-interacting Proteins from Amino Acids Sequences using Ensemble Learning,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, doi: 10.1109/TCBB.2017.2649529, 2017（SCI, 3年影響因子：1.528, 中科院3區）

(8) Zhu-Hong You（尤著宏）, Zheng Yin, Kyungsook Han, De-shuang Huang, Xiaobo Zhou, “A semi-supervised learning approach to predict synthetic genetic interactions by combining functional and topological properties of functional gene network,” BMC Bioinformatics 2010, 11:343 (SCI，5年影響因子：3.567，中科院2區)

(9) Yu-An Huang, Xing Chen , Zhu-Hong You（通信作者）, De-Shuang Huang, Keith Chan.“ILNCSIM: improved lncRNA functional similarity calculation model,” Oncotarget. vol.7, no.18, pp. 25902–25914, 2016. (SCI, 3年影響因子 5.998 , 中科院大類1區)

(10) Xin Luo, Mengchu Zhou, Shuai Li, Zhu-Hong You（尤著宏）, Yunni Xia, and Qingsheng Zhu，“A Non-negative Latent Factor Model for Large-scale Sparse Matrices in Recommender Systems via Alternating Direction Method,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol.27, no.3, pp. 579-592, （SCI, 3年影響因子：4.505, 中科院1區）　

研究領域：大數據分析、數據挖掘、模式識別及在生物信息學上的應用等方面研究