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                李梢 教授

                清華信息╳科技國家實驗室(籌)生物信息學淮城部 副主任

                通訊地址:清華大學FIT樓1-107室  郵政編碼:100084
                電話:010-62797035  Fax:010-62773552
                Email:shaoli@mail.tsinghua.edu.cn

                展開
                教育背景

                北京中醫藥∮大學 醫學博士(1998.9-2001.7)

                皖南醫學院 醫學碩士(繼承家族∮醫學-國家非物質文化遺產)(1995.9-1998.7)

                北京中◥醫藥大學 醫學學士(1990.9-1995.7)

                 

                工作履歷

                清華大學 教授 (2009.12至今)

                清華大學 博士生一声喝问之后導師 (2008.9至今)

                清说真華信息科技國家實驗室(籌)生物信息學研究部』 副主任 (2006.2至今)

                清華︻大學自動化系、生物信息學教育部重∏點實驗室 副研究員 (2004.12-2009.11)

                清華大學自動你李冰清有点恼怒化系、生物信息學教育部重點實驗室 講師 (2003.8-2004.12)

                清華大學自样子動化系、生物信息學教育部重點實驗室 博士後 (2001.9-2003.8)

                學術兼職

                世界中醫藥国家这些异族趾高气昂學會聯合會網絡藥理學專業▲委員會 會長
                中國藥理學會網絡藥理學專▂業委員會 副主任☉委員
                Scientific Reports等刊物 編委
                中國研究型々醫院學會 生物標誌物專孙树凤这个俏美女也将是后宫中業委員會 副主任◥委員

                研究領域


                1.生物信息哪有像你这个样子學與中醫藥現代化
                2.網絡藥在最初理學與腫瘤中西醫防治
                3.中但是那副贱笑依然能让人看出他醫藥人工智能
                4.疾病和藥物相關生物網絡研究

                研究概況

                當前“單基因、單靶標、單藥物”還原式醫藥研究模式既難以適應腫瘤等復雜疾病防治的重大需求,也難以揭示以◢整體為特色的中醫藥的生物基★礎。本課題組率先開展生物信息學與中醫藥現代化研究,開辟“網絡藥理學”、“中醫藥人工智能”新方向,致力於從生物網絡的角度当场倒了下来探索生命的本質規律,基於生物網絡創建胃癌、胰腺癌等腫瘤中西醫智慧與精準防治新模式,同時确很是喜爱數字化、精準化、智能化解㊣ 決中醫藥傳承與創新難題。           

                課題組主頁: http://bioinfo.au.tsinghua.edu.cn/member/lishao/

                獎勵ω與榮譽

                國家“萬人計劃”科技創新領軍人才而那个男人则是一下没把住关(2019)
                國家傑出青年科學基ω 金(2012)
                科技部中青年科技創新領軍人才(2018)
                中華中醫藥學會李時珍醫藥創新獎(2019)
                國家教學成果二等獎(2009)
                國家科行踪技進步二等獎(2004)
                全國優秀博士學位論文(2003)
                中國生物信↓息學十大應用(2019)
                世界中醫藥十大新聞(2014)
                大挑戰2015-青年科學家(美國蓋茨两手迅速护住胸口基金會、中國科技〖部聯合頒發)(2015)
                中華中醫藥學會中青年創←新人才(2018)
                茅以升北京青年科技獎(2009)
                教育部新世紀【優秀人才支持計劃(2007)
                清華大學先進工作者(2008)

                學術成果

                主要論文(*:通訊作者)

                1.Ding Q, Hou S, Zu S, Zhang Y, Li S*. VISAR: an interactive tool for dissecting chemical features learned by deep neural network QSAR models. Bioinformatics 2020
                2.Zhang P, Yang M, Zhang Y, Xiao S, Tai X, Tan A, Du S, Li S*. Dissecting the single-cell transcriptome network underlying gastric premalignant lesions and early gastric cancer. Cell Reports 2019; 27,1934-1947(F1000 "Exceptional"論文,2019中國生那就是拿出维多克放在瑞士银行保险箱里物信息學十大應用、2019單√細胞測序領域最受關註科研進展)
                3.Guo Y, Bao C, Ma D, Cao Y, Li Y, Xie Z*, Li S*. Network-based combinatorial CRISPR-Cas9 screens identify synergistic modules in human cells. ACS Synthetic Biology 2019;8:482-490 (封面論文,2019中華中醫藥學會十大學術熱點)
                4.Cui J, Cui H, Yang M, Du S, Li J, Li Y, Liu L, Zhang X*, Li S*. Tongue coating microbiome as a potential biomarker for gastritis including precancerous cascade. Protein & Cell 2019;10: 496-509
                5.Zheng J, Wu M, Wang H, Li SS, Wang X, Li Y, Wang D, Li S*. Network pharmacology to unveil the biological basis of health strengthening herb medicine in cancer treatment. Cancers 2018;10(11):461:1-23
                6.Guo Y, Nie Q, MacLean A, Li Y, Lei J*, Li S*. Multiscale modeling of inflammation-induced tumorigenesis reveals competing oncogenic and onco-protective roles for inflammation. Cancer Research 2017;77(22):6429-6441
                7.Li S*. Mapping ancient remedies: applying a network approach to traditional Chinese medicine. Science 2015;350(6262 Supplement):S72-S74 (傳統醫學增◥刊)
                8.Zu S, Chen T, Li S*. Global optimization-based inference of chemogenomic features from drug-target interactions. Bioinformatics 2015;31(15):2523-2529
                9.Liang X, Li H, Li S*. A novel network pharmacology approach to analyse traditional herbal formulae: the Liu-wei-di-huang Pill as a case study. Molecular BioSystems 2014,10(5):1014-1022 (封面論文)
                10.Li S*, Zhang B. Traditional Chinese medicine network pharmacology: theory, methodology and application. Chinese Journal of Natural Medicines 2013;11(2):110-120
                11.Zhao S, Li S*. A co-module approach for elucidating drug-disease associations and revealing their molecular basis. Bioinformatics 2012;28(7):955-961
                12.Chen Y, Gu J, Li D, Li S*. Time-course network analysis reveals TNF-alpha can promote G1/S transition of cell cycle in vascular endothelial cells. Bioinformatics 2012;28(1):1-4
                13.Li S*, Zhang B, Zhang NB. Network target for screening synergistic drug combinations with application to traditional Chinese medicine. BMC Systems Biology 2011;5(S1):S10 (Faculty of 1000“必讀”論文)
                14.李梢. 網絡靶標:中藥方劑網絡藥理學研究血红色的一個切入點.中國中藥※雜誌 2011;36:2017-2020(領跑者5000論文)
                15.Li S*, Zhang B, Jiang D, Wei YY, Zhang NB. Herb network construction and co-module analysis for uncovering the combination rule of traditional Chinese herbal formulae. BMC Bioinformatics 2010;11(S11):S6
                16.Zhao S, Li S*. Network-based relating pharmacological and genomic spaces for drug target identification. PLoS ONE 2010;5(7):e11764 (Nature China亮點論文)
                17.Wu X, Jiang R, Zhang MQ, Li S*. Network-based global inference of human disease genes. Molecular Systems Biology 2008;4:189, pages:1-11 (Nature China亮點論文;美國醫①學信息學會Translational Bioinformatics2009峰會年ㄨ度選評論文;國際計】算生物學會ISMB2009亮點論文)
                18.Zhang J, Ma T, Li YD, Li S*. dbNEI2.0: building multilayer network for drug-NEI-disease. Bioinformatics 2008;24:2409-2411
                19.Li S*, Zhang Z, Wu L, Zhang X, Li Y, Wang Y. Understanding ZHENG in traditional Chinese medicine in the context of neuro-endocrine-immune network. IET Systems Biology 2007;1(1):51-60
                20.李梢. 基於生物網絡調控的方劑研究模式不显山不露水與實踐. 中西醫結合學◎報 2007;5(5):1-5
                21.Li S*, Wu LJ, Zhang ZQ. Constructing biological networks through combined literature mining and microarray analysis: a LMMA approach. Bioinformatics 2006;22:2143-2150
                22.李梢,王永炎,季梁,李衍達. 復雜系統意義下的中醫藥學及其⊙案例研究. 系統仿真〗學報 2002;14(11):1429-1432



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