胡湘红-深圳大学数学科学学院

个人简介

胡湘红博士，本科毕业于华南农业大学理学院，后分别于中国人民大学统计学院和香港浸会大学数学系获得硕士和博士学位。2019年10月至2024年5月在香港科技大学数学系从事博士后工作。2024年7月入深圳大学任助理教授，国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）项目入选者。主要研究方向为统计机器学习和数据科学在基因组学和遗传学数据分析中的应用。目前从事的主要研究包括基于遗传学数据的因果推断，跨种群大规模基因组学数据分析等。近五来在Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)， American Journal of Human Genetics (AJHG)， Nature Communications以及Bioinformatics等国际重要期刊上发表多篇文章。

教育经历

(1) 2016-09 至 2019-08, 香港浸会大学, 统计学, 博士
(2) 2012-09 至 2014-07, 中国人民大学, 统计学, 硕士
(3) 2008-09 至 2012-07, 华南农业大学, 统计学, 学士

工作经历

2014-11 至 2016-09，南方科技大学，数学系，科研教学助理
2019-11 至 2024年6月，香港科技大学，数学系，博士后
2024年7月至今，深圳大学，数学科学学院，助理教授

研究领域

生物医疗统计，因果推断

获得荣誉

教学课程

《概率论与数理统计》

科研成果

[1]. Xianghong Hu, Jia Zhao, Zhixiang Lin, Yang Wang, Heng Peng, Hongyu Zhao, Xiang Wan, and Can Yang. “Mendelian randomization for causal inference accounting for pleiotropy and sample structure using genome-wide summary statistics.” Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 119, no. 28 (2022): e2106858119.
[2]. Xianghong Hu, Mingxuan Cai, Zhiwei Wang, Jiashun Xiao, Hongyu Zhao, Can Yang. “Benchmarking Mendelian Randomization methods for causal inference using GWAS summary statistics”. The American Journal of Human Genetics, Volume 111, Issue 8, 1717 - 1735 (2024).
[3]. Cai, Mingxuan, Zhiwei Wang, Jiashun Xiao, Xianghong Hu, Gang Chen, and Can Yang. “XMAP: Cross-population fine-mapping by leveraging genetic diversity and accounting for confounding bias.” Nature Communications, 6870(2023).
[4]. Jiashun Xiao, Mingxuan Cai, Xinyi Yu, Xianghong Hu, Gang Chen, Xiang Wan, and Can Yang. “Leveraging the local genetic structure for trans-ancestry association mapping.” The American Journal of Human Genetics 109, no. 7 (2022): 1317-1337.
[5]. Jia Zhao, Jingsi Ming, Xianghong Hu, Gang Chen, Jin Liu, and Can Yang. “Bayesian weighted Mendelian randomization for causal inference based on summary statistics.” Bioinformatics 36, no. 5 (2020): 1501-1508.
[6]. Jiashun Xiao, Mingxuan Cai, Xianghong Hu, Xiang Wan, Gang Chen, and Can Yang. “XPXP: Improving polygenic prediction by cross-population and cross-phenotype analysis.” Bioinformatics 38, no. 7 (2022): 1947-1955.
[7]. Wang, Zhiwei, Fa Zhang, Cong Zheng, Xianghong Hu, Mingxuan Cai, and Can Yang. “MFAI: A Scalable Bayesian Matrix Factorization Approach to Leveraging Auxiliary Information.” Journal of Computational and Graphical Statistics, online, (2024).
[8]. Qian, Yueqi, Xianghong Hu, and Can Yang. “Flexible and Accurate Methods for Estimation and Inference of Gaussian Graphical Models with Applications.” arXiv preprint arXiv:2306.17584, (2023).

科研项目

1) 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 11871263, 高维参数和半参数模型下的似然推断, 2019-01-01至 2022-12-31, 55万元, 结题, 参与

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