同济大学
导师风采
陈放
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个人信息

Personal Information

  • 研究员
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:医学院
  • 所属专业: 基础医学
  • 邮箱 : chen_fang@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

Screenshot 2023-12-23 at 10

医学遗传学博士

同济大学医学院,研究员,博士生导师

同济大学附属东方医院,特聘教授/研究员

心脏病全国重点实验室,PI

国家高层次青年人才计划专家

上海市海外高层次青年人才专家

杭州市高层次人才计划专家

浙江省江南干细胞研究院AI研究所主任


        陈放博士毕业于上海复旦大学遗传所遗传工程国家重点实验室,博士期间从事医学分子遗传学相关研究。博士后期间在宾州州立大学医学院从事复杂性状/疾病基因组学,统计遗传学和人工智能与精准医学前沿领域研究,参与并领导了GSCAN(GWAS & Sequencing Consortium of Alcohol and Nicotine use)的三百万多种族人群大样本烟酒成瘾研究,运用大数据方法深度解析了烟酒成瘾的遗传图谱和遗传多样性;针对复杂性状/疾病中关键基因的鉴定和功能分析,开发了众多面向实际需求的新算法和开源工具。于2024年加入同济大学医学院,任研究员、博士生导师;同时担任同济大学附属东方医院特聘教授/研究员,心脏病全国重点实验室PI。获国家高层次青年人才计划、上海市海外高层次人才引进项目、美国人类遗传学会研究奖(Charles J. Epstein Trainee Research Award - semifinalist)等。现任iMeta(影响影子:23.7)期刊青年编委。

        陈放博士的相关科研成果包括Nature Genetics, Nature,Nature Communications, Genome Research 和 MolecularPsychiatry 等国际期刊 10 余篇;单篇论文引用率>1200次。并多次在行业内顶级学术会议:美国人类遗传学年会(ASHG)发表大会主题演讲;开发了可应用于超过3百万人大样本的遗传分析新方法和工具;将机器学习方法运用于疾病靶点鉴定和药物开发。          

        陈放博士一系列开拓性研究对于阐释复杂性状/疾病的遗传机制和遗传多样性,推动基因组学和多组学数据在新药研发当中的应用有重要的方法创新价值与转化应用前景,同时也为精准医学的发展提供了新的思路和方法。

        与此同时,陈放博士也有着非常丰富的产业界经验,在归国前就职于美国硅谷,担任Meta(前Facebook)大数据工程师。此前,陈放博士在知名生物科技上市公司Sema4担任高级生物信息学科学家,从事大语言模型(LLM)在基因组数据当中的应用研究。


  • 研究方向Research Directions
复杂疾病基因组学,大数据/机器学习,多组学,转化医学
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示

Screenshot 2024-11-11 at 10

实验室研究方向紧贴国际前沿领域,具备先进的干湿实验平台(生物计算平台 + 分子细胞实验平台);现有副研究员一名,专职科研行政管理人员一名。



副研究员:

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王颖黎 博士

王颖黎博士于复旦大学,获得遗传学博士学位。博士毕业就职于中国科学院上海有机化学研究所,生命过程小分子调控国家重点实验室,先后任助理研究员、副研究员职位。工作期间以主持人身份主持1项国家自然基金项目,以参与者身份参与多项国家重点研发项目以及上海市科研项目。以一作身份或合作作者身份发表过多篇JCR收录文章。

主要研究方向

  • * 以细胞选择性巨自噬以及微自噬为主要研究方向,探索上述过程中的基因异常与复杂疾病疾病发生相关的具体分子机制
  • * 紧密结合相关疾病的大数据分析和计算生物学结果,进行细胞分子生物学功能验证和分子机制研究
  • * 根据蛋白结构解析结果和临床样本,探索相关小分子靶点和开展功能研究
  • * 基于CRISPR技术的高通量靶点文库制备和筛选,结合医院的临床样本及数据,开展相关疾病下游生物学功能相关实验


科研项目

1. 深入东亚人群复杂疾病(如肺纤维化,心血管疾病等)的研究,筛选东亚人群中相关疾病的特异位点;通过单细胞分析和机器学习方法,构建复杂疾病单细胞图谱,优化心血管疾病预防模型,推动精准医学和公共卫生预防研究的转化应用开发。

2. 推进新药靶点验证和药物重定位临床转化,通过机器学习方法开发,干湿结合验证,进行药物靶点发掘和鉴定;

3. 开展复杂疾病方向大数据分析和统计遗传新算法、新工具的开发,保持前沿领域国际合作。

详细信息请参考:

https://medgroup.tongji.edu.cn/Group.aspx?id=3082

https://fangbucks.com/chenlab/


研究成果

近年代表性论文专著 (*同等贡献)

  1. 1. Chen F*, Wang X*, ..., Vrieze S, Liu DJ. Multi-ancestry transcriptome-wide association analyses yield insights into tobacco use biology and drug repurposing. Nature Genetics (Co-first author). 2023 Jan 26:1-0.
  2. 2. Genetic diversity fuels gene discovery for tobacco and alcohol use. Saunders G*, Wang XY*, Chen F*, Jang JK, Dajiang Liu. (Co-first author); Nature, 2022: 1-7. 2022
  3. 3. Integrating 3D genomic and epigenomic data to enhance target gene discovery and drug repurposing in transcriptome-wide association studies; Khunsriraksakul C, McGuire D, Sauteraud R, Chen F, Liu DJ; Nature Communications, 2022, 13(1): 1-15.
  4. 4. Inferring genes that escape X-Chromosome inactivation reveals important contribution of variable escape genes to sex-biased diseases; Sauteraud R, Stahl J M, James J, Englebright M, Chen F, Zhan X, Carrel L, Liu DJ; Genome research, 2021 Sep 1;31(9):1629-37.
  5. 5. Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis. McGuire D, Jiang Y, Liu M, Weissenkampen JD, Eckert S, Yang L, Chen F, Berg A, Vrieze S, Jiang B, Li Q; Nature communications. 2021 Mar 30;12(1):1-4.
  6. 6. Association studies of up to 1.2 million individuals yield new insights into the genetic etiology of tobacco and alcohol use; Liu M, Jiang Y, Wedow R, Li Y, Brazel DM, Chen F, Datta G, Davila-Velderrain J, McGuire D, Tian C, Zhan X; Nature Genetics, Feb 2019
  7. 7. Proper conditional analysis in the presence of missing data: Application to large scale meta-analysis of tobacco use phenotypes; Jiang Y, Chen S, McGuire D, Chen F, Liu M, Iacono WG, Hewitt JK, Krauter K, Laakso M, Li KW; PLoS genetics. 2018 Jul 17;14(7):e1007452.
  8. 8. Evolution of cell cycle control during metazoa emergence: insights from phylogeny analysis of CDK and Cyclin proteins; Cao L*, Chen F*, Yang X, Xu W, Xie J, Yu L. (Co-first author); Mol Biol Evol 2014 Dec.


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