招生信息

刘明伟（1975.12～），男，理学博士，重庆生物信息学会常务理事。副教授，硕士生导师，教研室主任，创新创业导师   

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一、研究方向

“专注生物数据与生物信息，开启生命信息解密之旅”

    随着基因测序、靶向治疗和分子诊断技术的快速发展，肿瘤治疗已向精准诊断和个体化治疗方向快速迈进。有效的标志物应用和合适剂量的药物施与已成为肿瘤临床精准诊疗的基本特点。液体活检靶标（如ctDNA、外泌体等）为肿瘤、复杂疾病以及临床其他器官性疾病提供了前所未有的价值机遇。同时，大量研究表明，充分利用临床数据、检验组学数据以及已有研究文献，进行相关特征分子的精准识别鉴定、表型关联、风险分型与诊疗预后，以此形成系统性研究与临床应用知识，是提高疾病临床健康管理水平的重要途径和方式。

    需要注意的是，人类健康不仅仅与自身遗传因素相关，还与人类自身体内/体外数量庞大的微生物菌群相关。据初步估 计，人体微生物基因组及基因数目总和是人类基总和的上百倍，它们的变化在人类疾病发生发展过程中扮演极其重要的作用。最新研究进展表明，肠道菌群（Gut Microbiota）异常很可能是肥胖、高血压、糖尿病、冠心病和中风等代谢性疾病的直接诱因。因此，通过人体微生物（包括病源微生物和有益微生物）的评估可有助于人类健康监测，并在新药研发、个体化用药，以及慢病早期诊断与免疫治疗等方面发挥巨大作用。

    不仅如此，大数据、云计算、物联网、人工智能等一大批新兴技术为疾病检查、临床健康管理提供了创新发展新机遇。通过有效的方式和手段形成集医学检验、诊疗决策与健康管理为一体的、系统性智能软硬件综合平台，有效实现诊疗、决策与管理等数据的自动化存储、分析与质控，以及检测项目、诊断模型、形态分型等的智能挖掘、智能建立与智能诊断，是更高级医学应用发展亟待解决的重大问题。

1. 诊疗生物信息与临床应用转化

    聚焦多水平、多层面的外泌体、肠道微生物、肿瘤免疫相关的组学与临床数据整合挖掘（包括异源异构数据整合），探寻肿瘤异质-分子分型、肿瘤微环境-免疫分子网络、肠道微生物-复杂疾病等关系，探究肿瘤发生、发展的生物学机制（包括自身遗传、免疫系统与肠道微生物作用），实现诊疗生特征分子的发现验证、融合知识构建与诊疗应用转化。

• 组学数据稳健分析方法与研究设计

• 肿瘤微环境与免疫生态网络特征及模型

• 益生肠道微生物与肿瘤生态（炎症、免疫、转移）

• 肿瘤液体活检诊疗标志物（外泌体）

2. 医学检验人工智能

    聚焦临床检验组学数据的智能处理、检验项目智能挖掘、疾病诊断模型与智能形态学。

• 智能POCT与数据智能应用

• 语义生物学与生物标志物本体

• 肿瘤知识图谱与组学知识表示及推理

• （血、骨）细胞智能形态学

• （精子、阴道、薄层细胞、粪便）有形成分智能分析

• （血、骨髓）涂片疾病智能诊断

 

1. 2018-2021年，重庆市科委自然科学基金（重点）：共享大数据人工智能诊断平台构建与多领域应用，NO. cstc2018jscx-mszdX0022 (主研）

2. 2018-2021年，重庆市科委自然科学基金：一种核酸前处理集成技术的研发与应用，NO. cstc2018jscx-msybX0010 (主研）

3. 2016-2019年，国家自然科学基金：基于UDG介导PCR、磁性纳米富集和链置换反应的SNPs准确快速检测方法，NO.81672112(主研）

4. 2015-2018年，国家自然科学基金： 一种新型肺炎链球菌矿化纳米蛋白疫苗——疫苗的构建、热稳定性及其免疫保护效应研究，NO.81571622(主研）

5. 2012-2015年 重庆市科委自然科学基金：中性粒细胞胞外陷阱（NETs）抗肺炎链球菌性中耳炎的机制研究，NO.cstc2012jjA10014(主研）

6. 2015-2017年 重庆医科大学：基于HTML5富媒体交互技术的网络课程内容建设技术平台研究，NO.JY150203（项目主持人）

7. 2012~2015年，重庆市科委面上项目：基于基因组学和生物信息学的多血清型肺炎链球菌毒力因子变异及毒力组研究, NO:cstc2012jjA0016（项目主持人）

8. 2007~2009年，重庆医科大学: 生物信息平台快速部署系统BioInfoServOS的构建与开发”，NO: XBYB2007103. （项目主持人）

9. 2011~2014年，重庆市科委面上项目： 针对TCS系统中YycG蛋白的抗菌中药先导化合物的高通量筛选，NO: cstc2011jjA10063（主研）

10. 2009-2010年，重庆医科大学：尿液分析仪三维虚拟仿真系统的研究与开发（主研）

 

龙飞，男，2019级硕士研究生。主要基于外秘体组学数据和稳健挖掘手段，研究感染性疾病分子机制及诊断生物标志物

田璐瑶，女，2020级硕士研究生。主要基于整合组学生物信息，研究人类肠道微生物与疾病健康的问题。

李静，女，2021级硕士研究生。主要基于外秘体组学数据和知识图谱，探索更高效、稳健与更智能的生物标志物筛选问题。

唐英，女，2021级硕士研究生。主要基于外秘体组学大数据进行深度学习、机器学习，以实现肿瘤精准风险分层与预后评估。

汪宣佚，女，2017级硕士研究生。主要基于外泌体和组学数据挖掘，分析筛选肿瘤生物标志物（已毕业）。

柴子轩，男，2018级硕士研究生。主要基于知识语义、知识图谱及组学数据，分析筛选免疫诊疗生物标志物（已毕业）。

 

1. Luyao Tian*, Fei Long*, Youjin Hao, Bo Li, Yinghong Li, Ying Tang, Jing Li, Qi Zhao, Juan Chen* and Mingwei Liu* (2022). A Cancer Associated Fibroblasts-Related Six-Gene Panel for Anti-PD-1 Therapy in Melanoma Driven by Weighted Correlation Network Analysis and Supervised Machine Learning. Frontiers in Medicine, 1024  (IF 5.058, Q3; PDF).

2. Fei Long*, Luyao Tian*, Zixuan Chai, Jing Li, Ying Tang and Mingwei Liu* (2022). A Cancer Associated Fibroblasts-Related Six-Gene Panel for Anti-PD-1 Therapy in Melanoma Driven by Weighted Correlation Network Analysis and Supervised Machine Learning. Frontiers in Medicine, 2904  (IF 5.058, Q3; PDF).

3. Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Guizhi Pan*, Youjin Hao, Bo Li, Ting Ye, Yinghong Li, Fei Long, Lixin Xia and Mingwei Liu#, ExoBCD: a comprehensive database for exosomal biomarker discovery in breast cancer. (doi: 10.1093/bib/bbaa088; IF 13.994, Q1; PDF)

4. Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Yinghong Li, Fei Long, Youjin Hao, Guizhi Pan, Bo Li and Mingwei Liu#, Identification of potential biomarkers for anti-PD-1 therapy in melanoma by weighted correlation network analysis[J]. Genes, 2020, 11(4), 435. (doi:10.3390/genes11040435; IF: 4.141, Q2; PDF).

5. Wu, Y., Song, T., Liu, M., He, Q., Chen, L., Liu, Y., ... & Li, Q. (2019). PPARG negatively modulates Six2 in tumor formation of clear cell renal cell carcinoma. DNA and cell biology, 38(7), 700-707(doi: 10.1089/dna.2018.4549, IF: 3.550, Q2; PDF).

6. Xiner Nie*, Jinyi Wei*, Youjin Hao, Jingxin, Tao Yinghong, Mingwei Liu, Boying Xu and Bo Li1. Consistent Biomarkers and Related Pathogenesis Underlying Asthma Revealed by Systems Biology Approach[J]. International journal of molecular sciences, 2019, 20(16): 4037. (IF: 6.208, Q1; PDF)

7. Jie Dai*, Mingwei Liu*, Li Zhang et al., Involvement of catalase in the protective benefits of metformin in mice with oxidative liver injury. (2014). Chemico-Biological Interactions, 216:34-42.(IF 5.168, Q1; PDF)

8. Shuangcheng Li*, Mingwei Liu*, Ping Li et al., Fine mapping of a new dominant minute-grain gene, Mi3, in rice. (2012).Molecular Breeding, .（973项目、国家基础研究项目： 2011CB100101).

9. Han Sun., Chen Chen., Meng Shi, Dandan Wang, Mingwei Liu, Daixi Li, Pengyuan Yang, Yixue Li., Lu Xie. Integration of mass spectrometry and RNA-Seq data to confirm human ab initio predicted genes and lncRNAs. Proteomics. (2014). Vol. 14 (23-24): 2760-2768.

10. LIU Ming-wei*, LIU Yong, WANG Shi-quan, DENG Qi-ming, LI Ping. Genetic analysis and mapping for the dominant short grain Mi3(t) in rice. (2005). Rice Science, 12(4): 243-248. （国家自然科学基金NSFC: 2003AA212030）