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周彦(统计)

来源:数学与统计学院     作者:     时间:2016/9/5 17:07:44  0次

周彦简介:

邮箱:zhouy1016@szu.edu.cn

办公电话:0755-265384582

教育背景:

2014.01-2015.03   美国伊利诺伊大学(UIUC 博士后

2009.09-2013.12   东北师范大学 概率论与数理统计 

(应用统计教育部重点实验室(KLAS))      博士

指导老师: 张宝学教授

2006.09-2008.07  东北师范大学 概率论与数理统计  硕士

指导老师: 张宝学教授 

2002.09-2006.07  东北师范大学 数学与应用数学     本科

工作经历:

2015.03-至今  深圳大学  数学与统计学院  讲师

2010.07-2013.12 哈尔滨理工大学  应用科学学院数学系 讲师

2008.07-2010.07 哈尔滨理工大学  应用科学学院数学系 助教

研究工作:

1. Zhang,B., Zhou, Y.(Co-first author), Lin, N., Zhang,B. and Wang,T. (2013). Functional DNA methylation differences between tissues, cell types, and across individuals discovered using the M&M algorithm. Genome Research 23:1522-1540.(SCI) (IF=14.397) (他人引用 27)

2. Zhou,Y., Lin,N. and Zhang,B. (2014) An iteration normalization and test method for differential expression analysis of RNA-seq data. BioData Mining, doi:10.1186/1756-0381-7-15 (SCIE)( IF=1.54)

3. Zhang,B., Xing,X., Li,J.,Lowdon,R.F., Zhou,Y., Lin,N., Zhang,B., Sundaram V., Chiappinelli K.B., Hagemann I.S., Mutch D.G., Goodfellow P.J., Wang,T.(2014) Comparative DNA methylome analysis of endometrial carcinoma reveals complex and distinct deregulation of cancer promoters and enhancers. BMC Genomics, 1471-2164/15/868 (SCI) ( IF=4.04) (他人引用 2)

4. Zhou,Y., Zhang,B., Wang,T., Lin, N. and Zhang, B. (2013) methylMnM tutorial (methylMnM package), Bioconductor. http://epigenome.wustl.edu/MnM/methylMnM.pdf.

5. Zhou, Y. and Wang,G.C. (2010) A goodness-of-fit test based on empirical likelihood and application. Journal of Harbin University of Science and Technology 15:87-91.

6. Guochang Wang, Yan Zhou, Xiang-Nan Feng, Baoxue Zhang. (2015) The hybrid method of FSIR and FSAVE for functional effective dimension reduction. Computational Statistics and Data Analysis 91 (2015) 64–77 (SCI) ( IF=1.42)

7. Zhou,Y., Fu,L. and Zhang, B.(2015)Two nonparametric methods for change point detection in distribution.SCI(accepted)

开发的软件包:

R package methylMnM, http://epigenome.wustl.edu/MnM/

Co-developer: Lin,N., Zhang,B., Zhang,B. and Wang, T.

methylMnM is an R package for joint analysis of methylated DNA  immunoprecipitation (MeDIP) experiments followed by sequencing  (MeDIP-seq) and methyl-sensitive restriction enzymes experiments  for unmethylated CpGs (MRE-seq).

已经被下载接近2000次。

研究兴趣:

    生物统计,纵向数据大数据科学,变点理论,生物信息学.

教授课程:

    统计软件S-plus(R),非参数统计,随机过程,属性数据分析.

未来研究计划介绍:

   未来三到五年拟研究如下问题:

  1)基于Medip-seq MRE-seq数据的重复样本的甲基化水平的检验问题。项目申请人之前提出的M&M统计方法是基于没有重复样本的两两比较随着技术的发展和成本的降低对每种情况的重复性样本越来越多。 但是对于有样本重复的互补型数据怎么来做检验怎么推广或建立新的模型来分析这类数据是一个新的挑战. 本人将致力于对提出统计方法来解决有重复样本的互补型数据的检验问题,收敛性质和动态地规划变化区间,并升级methylMnM软件包。

  2)对于新一代测序技术的数据,不同的样本的测序深度也不一样,怎么利用统计方法标准化测序深度到同一水平从而能够比较表达水平是对于不同样本之间的比较至关重要。基于以前研究的同物种的标准化问题,本人考虑统计方法标准化不同物种的测序深度问题。

  3Medip-seq MRE-seq这类数据检验的统计方法对FDR控制(q-value的估计)提出了新的挑战。 这类数据不仅是需要不同的统计量进行检验而且p-value的分布是离散的。 这种情况比连续分组p-value情况更加复杂本项目研究怎么利用统计方法把离散的不同统计量的p-value统一估计到q-value, 从而控制FDR

  4)新一代测序技术产生的chip-seq数据对推断非编码区域调控单元在进化中有影响。本项目将研究由新一代测序技术产生的chip-seq数据,并由此预测调控单元(增强子和启动子)区域,更深层地通过比较人类和老鼠的调控区域来推断调控元素在物种进化中的作用。

      5)纵向数据的变量选择问题。

     6)未来智能机器制造的行业研究。

  未来长期发展目标:

主要包括两个方向:(1)生物统计方向专注于FDR控制方法的研究。(2)纵向数据方向与同行专家合作研究相关问题。(3)未来智能机器制造的行业研究。

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