朴永俊

姓名:朴永俊

职称:副教授

  

一、经历

2013.92017.8:韩国忠北大学,计算机科学系,博士

2011.32013.8:韩国忠北大学,计算机科学系,硕士

2006.92010.8:延边大学,通信工程专业,学士

  

二、工作经历

2017.10-至今 南开大学医学院,讲师

2015.12016.1:美国乔治亚医学院肿瘤中心,访问学生

2014.22014.4:美国印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯联合分校(IUPUI),访问学生

  

三、究方向(包括承担课题项目)

1. 高通量测序数据分析

2. 数据挖掘/机器学习/人工智能

  

四、学术

国际计算生物学会(International Society for Computational Biology, ISCB)会员

  

五、近5(第一作者/通讯作者)

1. Y. Piao, S. Lee, E. J. Lee, K. Robertson, H. Shi, K.H. Ryu, J. Choi. CAME: identification of chromatin accessibility from nucleosome occupancy and methylome sequencing. Bioinformatics 33:8, 1139-1146, 2017.

2. Y. Piao, M. Piao, K.H. Ryu. Multiclass cancer classification using feature subset–based ensemble from microRNA expression profiles. Computers in Biology and Medicine 80, 39-44, 2017.

3. Y. Piao, M. Piao, C.H. Jin, H.S. Shon, J.M. Chung, B. Hwang, K.H. Ryu. A new ensemble method with feature space partitioning for high-dimensional data classification. Mathematical Problems in Engineering, 2015.

4. Y. Piao, M. Piao, K. Park and K.H. Ryu. An ensemble correlation-based gene selection algorithm for cancer classification with gene expression data. Bioinformatics 28, 3306-3315, 2012.

5. Y. Piao, K.H. Ryu. Detection of differentially expressed genes using feature selection approach from RNA-seq. IEEE BigComp 2017, pp.304-308, March 17, 2017.

6. Y. Piao, K.H. Ryu, A hybrid feature selection method based on symmetrical uncertainty and support vector machine for high–dimensional data classification. Lecture Notes in Computer Science, v 10191 LNAI, pp.721-727, 2017.

7. Y. Piao, H.W. Park, C.H. Jin, K.H. Ryu. Ensemble method for classification of high-dimensional data. IEEE BIGCOMP 2014, pp.245-249, 2014.

  

六、

生物信息学

  

七、荣誉奖励

1. 2017年,ACIIDS2017 国际学术会议最佳论文奖

2. 2012年,FITAT2012 国际学术会议最佳论文奖

  

八、系方式

1.通地址:天津市南开区卫津路94

2. E-mail:ypiao@nankai.edu.cn