杨跃东

所属研究所、院系: 
数据科学与计算机学院
职称: 
教授
E-mail: 
yangyd25 AT mail.sysu.edu.cn (替换AT为@)
办公地点: 
超算中心404
教师简介: 

     杨跃东博士,2017年起担任中山大学数据科学与计算机学院教授、博士生导师、国家超算广州中心副总工程师、学院智能健康医疗中心副主任, 国家海外高层次青年引进人才,广东省“珠江人才”创新团队核心成员,主持或参与国家自然科学基金面上项目、及多项国家重点研发和广东省重点研发项目,曾作为co-PI承担两项澳大利亚国家研究基金。杨跃东博士先后于中国科学技术大学获得学士(2000年)和博士学位(2006年),此后分别于美国印地安那大学(2006-2013)和澳大利亚格里菲斯大(2013-2017)进行多年生物信息学研究,主要运用SVM、随机森林,以及CNN/RNN/GNN等最新深度学习方法用于生物医疗大数据的分析预测,曾经多次在国际蛋白质结构预测、基因功能预测比赛中名列前茅;已开发十几项生物信息学软件,被国际上广泛使用。在领域顶级杂志上已发表80多篇SCI论文,引用2000多次,两篇入选ESI高引用论文。目前研究主要是整合各类健康大数据,结合高性能计算、人工智能、及大数据分析技术,系统阐释生命本质和疾病机制,研发新型药物和诊断医疗方法,并负责在“天河二号”超级计算机上开发生物医学应用高性能计算分析平台。

(English Version:  https://openwetware.org/wiki/User:Yuedongyang  )

研究方向包括:

1)基于人工智能的生物大分子结构、功能、及药物分子预测;

2)结合人工智能和多组学数据分析的癌症等重大疾病早期诊断与预后分析;

3)多模态生物医疗大数据(医疗图像、电子病历、ECG/EEG)智能分析

长期招聘博士后、副研究员及研究员,要求有一定的编程及数据分析能力,具有以下任一研究背景:

1)计算机或数学背景, 特别是有机器学习和优化求解相关经验;

2)生物信息学、生物统计学、基因组学、或医疗健康数据分析;

3)生物大分子模拟、药物虚拟筛选等计算化学或计算物理背景。

岗位及相关待遇 (特别优秀者可单独面议):
1) 特聘研究员:要求38周岁以下,博士学位,有四项以上学术成果(中科院二区或CCF B类及以上论文,如文章优秀项数可适当放宽)。工资待遇税前 30-45万 +  绩效。
2) 特聘副研究员:要求38周岁以下,博士学位,有两项以上学术成果(中科院二区或CCF B类及以上论文)。工资待遇税前25-40万 + 绩效。
3) 博士后:要求35周岁以下,海内外知名高校或研究机构的博士毕业生。工资待遇税前 20-30万 + 绩效。

生物医学平台开发工程师

本科或硕士学位,需要较强编程或数据分析能力,有生物信息学研究经历、或具有相关软件平台开发经验者优先,工资面议(14万-20万 + 绩效)。

同时欢迎各类交叉学科背景、有志于开展相关研究的研究生、博士生申请 (本科直接攻读博士学位者优先!)

硕士申请博士考核入学要求:

(1) 原 985高校或第四轮学科评估为 A 的学科高校的硕士毕业生

(2)  第一作者已发表(含录用)英文专业性学术论文(SCI或CCF C类及以上会议或杂志)

(3) 有较强的计算背景

研究领域: 

人工智能、深度学习、生物信息学、多模态医疗数据分析(医疗影像、电子病历、EEG、ECG等)

教育背景: 

2000.9-2006.6,中国科学技术大学,计算生物学 博士

1996.9-2000.6,中国科学技术大学,学士

工作经历: 

2017.5至今,中山大学数据科学和计算机学院 & 国家超算广州中心, 教授、博士生导师

          兼国家超算广州中心副总工程师

海外经历: 

2013.6-2017.7,澳大利亚格里菲斯大学信息学院&糖组学研究所,研究员

2011.3-2013.6,美国印第安纳大学信息学院&药学院,研究助理教授

2006.9-2011.3, 美国印第安纳大学信息学院&药学院,博士后

获奖及荣誉: 

国家海外高层次青年引进人才,广东省“珠江人才”团队核心成员、中山大学“百人计划”

科研项目: 

1. 国家海外高层次青年引进人才,200万、主持

2. 基于深度学习的蛋白质空间结构预测方法研究,自然科学基金面上项目 (61772566)、2018-2021、60万、主持

3. 广东省重点研发、精准医学大数据挖掘与整合分析平台研发、2018-2021、800万、共同主持

4. 中大超算应用培育重大专项、基于天河二号的生物多组学大数据融合分析平台、2019-2021、300万、主持

5. 国家重点研发计划、精准医学大数据的有效挖掘与关键信息技术研发( 2018YFC0910500)、2018-2020 、1475万、项目骨干 (中大负责人)

6. 高性能计算应用支撑平台 、广东省“珠江人才” 创新团队 (2016ZT06D211)、2017-2022、2000万、第二核心成员

7 广东省重点研发、膀胱癌人工智能一体化精准诊断平台的研发、2019-2021、800万、项目骨干

8. Novel antimicrobial target discovery by an integrated approach. 澳大利亚 ARC (LP150100137), 2015-2017 、24.1万澳元 、co-PI

9. Developing species-specific, structure-targeting peptides as a novel class of antibiotics. 澳大利亚NHMRC (1121629), 2017-2019、60.7万澳元、co-PI

主要学术兼职: 

F1000论文推荐专家 (Associate Member)

BMC Bioinformatics (IF=2.4) 编委

Biomed Research Int, 客座编辑 (2015)

程序委员会委员:PRICAI-13, IFIP-9

教授课程: 

生物信息学、离散数学

代表性论著: 

在Genome Biol,NAR,Bioinformatics等发表80多篇SCI文章,详细列表见:

google scholar: http://scholar.google.com.au/citations?hl=en&user=AfjwTKoAAAAJ

Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=8439078900

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2. G Taherzadeh, Y Zhou, AW Liew, Yuedong Yang*. Structure-based prediction of protein-peptide binding regions using Random Forest. Bioinformatics 2017 btx614 .

3. Heffernan R, Yuedong Yang*, Paliwal K, Zhou Y*. Capturing Non-Local Interactions by Long Short-Term Memory Bidirectional Recurrent Neural Networks for Improving Prediction of Protein Secondary Structure, Backbone Angles, Contact Numbers, and Solvent Accessibility. Bioinformatics 2017 Apr 18. doi: 10.1093/bioinformatics/btx218.

4. J Hanson, Yuedong Yang*, K Paliwal, and Y Zhou*. Improving protein disorder prediction by deep bidirectional long short-term memory recurrent neural networks. Bioinformatics 2017. 33 (5): 685-692.

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J9. M. Atack#, Yuedong Yang#, Kate L. Seib, Yaoqi Zhou, Michael P. Jennings*. A survey of Type III restriction-modification systems reveals numerous, novel epigenetic regulators controlling phase variable regulons; phasevarions. Nucleic Acid Res 2018. (IF=10.2)

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11. R. Heffernan, K. Paliwal, J. Lyons, A. Dehzangi, A. Sharma, J. Wang, A. Sattar, Y. Zhou* and Yuedong Yang*. Highly accurate sequence-based prediction of half-sphere exposures of amino acid residues in proteins. Bioinformatics 2016; 32(6):843-9.