马闯

作者: 来源: 发布日期:2018-05-24 浏览次数:

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一、个人简介

马闯,男,1982年6月生,中共党员,教授、博士生导师,陕西省“创新人才推进计划(青年科技新星)”,陕西省人才计划入选者,国家青年人才项目入选者。

2000-2004,华中科技大学物理系应用物理专业学习,获理学学士学位。

2004-2010,华中科技大学生命科学与技术学院生物信息技术专业学习,获工学硕士、博士学位;研究方向:基于人工智能的基因组数据挖掘方法与技术。

2010-2011,美国南加州大学洛杉矶儿童医院,博士后;研究方向:高通量转录组学数据的生物信息学分析算法研究及应用。

2011-2014,美国亚利桑那大学植物科学系,博士后;研究方向:人工智能与植物组学大数据挖掘。

2014-至今,西北农林科技大学生命科学学院,教授;面向本科生和研究生讲授《大数据时代的生物信息学研究与应用》《基因组学与蛋白质组学》《功能基因组学》《高级生物信息学》等课程。


二、研究方向

我们的愿景目标:以近年来高度发展的“生物学大数据”为契机,针对植物领域大数据建立适应多平台、面向多应用的生物信息学数据处理方法、算法和软件体系,切实推动植物学大数据分析技术的发展;将植物学大数据分析技术与植物逆境生物学、农作物育种相结合,发展具有国际先进水平的农作物重要功能基因的大规模挖掘算法,建立重要性状的基因组及蛋白质组等多组学整合的数据库,构建高效精准的分子辅助育种的生物信息技术体系,促进以大数据为支持的农作物智能育种理论与技术的发展。

目前的研究重点:1)人工智能(深度学习,机器学习)在植物学大数据中的应用研究;2)表观转录组学数据分析方法构建与知识挖掘;3)农作物抗逆机制的系统生物学研究;4)基于大数据的农作物智能育种理论、方法与技术。

三、主持及参加项目

主持国家青年人才项目、国家自然科学基金、陕西省人才项目以及西北农林科技大学引进人才项目等多个项目。

四、大学生创新创业成果

团队现有教授1名,副教授3名,讲师1名,研究生10余名,为大学生的创新创业提供了丰富的智力资源,已培养了一批具有扎实生物信息学基础、大数据分析与解读能力的研究生和本科生。

指导本科生的研究成果发表在Briefings in Bioinformatics、Genomics, Proteomics & Bioinformatics和Frontiers in Plant Science等生物信息学和植物学领域的SCI期刊;指导的本科生和研究生在各类竞赛中多次获奖。

1.2017年6月,翟晶晶等荣获第十一届西安高新“挑战杯”陕西省大学生课外学术科技作品竞赛特等奖

2.2017年8月,翟晶晶等荣获第二届全国大学生生命科学创新创业大赛一等奖

3. 2017年11月,翟晶晶等荣获第十五届“挑战杯”中国银行全国大学生课外学术科技作品竞赛三等

4.2018年8月,张晓榕等荣获第三届全国大学生生命科学创新创业大赛二等奖

5.2018年8月,卞恩泽等荣获第三届全国大学生生命科学创新创业大赛二等奖

6.2018年6月,翟晶晶等荣获陕西省第四届研究生创新成果展一等奖

7.2020年12月,丁鹏钧等荣获第四届全国大学生生命科学竞赛三等奖

8.2021年5月,张恺文等荣获中国大学生计算机设计大赛西北地区赛三等奖

9. 2021年6月,陈思远学位论文被评为2021年校级优秀博士学位论文。


招生信息:接收优秀的本科生4~6人/年进行科研培训,同时招收富有朝气、创新能力强的硕士生、博士生和博士后。有意者请EMAIL联系。


四、主要学术成果

1)参编《生物信息学》《植物学大数据》等教材。

2)研发了deepEA、iwa-miRNA、PEA、RAP等10余款生物信息学软件。

Ø deepEA: 表观转录组数据深度挖掘与知识发现软件

(https://github.com/cma2015/deepEA)

Ø iwa-miRNA: 植物miRNA注释软件

(https://github.com/cma2015/iwa-miRNA)

Ø CAFU: unmapped RNA-Seq read的整合分析与知识挖掘软件

(https://github.com/cma2015/CAFU)

Ø deepTS: 基于RNA-Seq的转录本转换事件分析软件

(https://github.com/cma2015/deepTS)

Ø DeepGS: 基于深度学习技术的全基因组选择分子育种分析软件

(https://github.com/cma2015/DeepGS; 软件著作版权登记号: 2017SR318612)

Ø G2P: 全基因组选择预测软件评估与推荐系统

(https://github.com/cma2015/G2P; 软件著作版权登记号: 2017SR034534)

Ø PEA: 植物表观转录组学数据整合分析软件

(https://github.com/cma2015/PEA; 软件著作版权登记号: 2017SR658481)

Ø RAP: 基于机器学习技术的基因功能预测软件

(https://github.com/cma2015/RAP; 软件著作版权登记号: 2016SR318029)

Ø miRLocator: 基于机器学习技术的植物miRNA预测软件

(https://github.com/cma2015/miRLocator; 软件著作版权登记号: 2015SR102323)

Ø KGBassembler:植物十字花科基因组序列拼接软件 (http://bioinfo.nwafu.edu.cn/software)

Ø rsgcc:基因调控关系挖掘软件 (http://cran.r-project.org/web/packages/rsgcc)

Ø mlDNA: 大规模转录组学数据智能分析软件 (http://cran.r-project.org/web/packages/mlDNA)

3)在Trends in Plant Science、Plant Cell、Plant Physiology、Plant Journal、Briefings in Bioinformatics、Genomics, Proteomics & Bioinformatics以及Bioinformatics等植物学和生物信息学领域的学术期刊上发表论文20余篇。

Ø Zhang T#, Zhai JJ, Zhang XR, Ling L, Li MH, Xie S, Song MG,Ma C*. Interactive web-based annotation of plant microRNAs with iwa-miRNA.Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2021, doi: 10.1016/j.gpb.2021.02.010

Ø Zhai JJ#, Song J, Zhang T, Xie S,Ma C*. deepEA: a containerized web server for interactive analysis of epitranscriptome sequencing data.Plant Physiology, 2021, 185(1):29-33.

Ø Qiu ZX#, Chen SY#, Qi YH, Liu CN, Zhai JJ, Xie S,Ma C*. Exploring transcriptional switches from pairwise, temporal and population RNA-Seq data using deepTS.Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(3):bbaa137.

Ø 刘春妮,宋明桂,陈思远,邱志旭,马闯. 干旱耐受型和敏感型玉米应答干旱的比较转录组学分析. 西北农林科技大学学报(自然科学版),2021, 49(4): 29-39.

Ø Chen SY#, Ren CZ#, Zhai JJ#, Yu JT#, Zhao XY, Li ZL, Zhang T, Ma WL, Han ZX,Ma C*. CAFU: a Galaxy framework for exploring unmapped RNA-Seq data.Briefings in Bioinformatics, 2020, 21(2): 676-686.

Ø Miao ZY, Zhang T, Qi YH, Song J, Han ZX,Ma C*. Evolution of the RNA N6-methyladenosine methylome mediated by genomic duplication.Plant Physiology, 2020, 182, 345-360.

Ø Wang X#, Chen S, Shi X, Liu D, Zhao P, Lu Y, Cheng Y, Liu Z, Nie X, Song W, Sun Q, Xu S*,Ma C*. Hybrid sequencing reveals insight into heat sensing and signaling of bread wheat.Plant J, 2019, 98(6): 1015-1032.

Ø Zhai JJ#, Song J, Cheng Q, Tang YJ,Ma C*. PEA: an integrated R toolkit for plant epitranscriptome analysis.Bioinformatics, 2018, 34(21): 3747-3749.

Ø Song J#, Zhai JJ#, Bian EZ#, Song YJ, Yu JT,Ma C*. Transcriptome-wide annotation of m5C modifications using machine learning.Frontiers in Plant Science, 2018, 9: 519.

Ø Ma WL#, Qiu ZX#, Song J, Li JJ, Cheng Q, Zhai JJ,Ma C*. A deep convolutional neural network approach for predicting phenotypes from genotypes.Planta, 2018, 248(5): 1307-1318.

Ø Tan JF#, Miao ZY#, Ren CZ#, Yuan RX, Tang YJ, Zhang XR, Han ZX*,Ma C*. Evolution of intron-poor clades and expression patterns of the glycosyltransferase family 47.Planta, 2018, 247: 745-760.

Ø Miao ZY#, Han ZX#, Zhang T, Chen SY,Ma C*. A systems approach to a spatio-temporal understanding of the drought stress response in maize.Scientific Reports, 2017, 7: 6590.

Ø Zhai JJ#, Tang YJ#, Yuan H, Wang LT, Shang HL,Ma C*. A meta-analysis based method for prioritizing candidate genes in a pre-specific function.Frontiers in Plant Science, 2016, 7: 1914.

Ø Cui HB#*, Zhai JJ,Ma C*. miRLocator: machine learning-based prediction of mature microRNAs within plant pre-miRNA sequences.PLoS One, 2015, 10: e0142753.

Ø Zha JP#, Thakare D#,Ma C, Lloyd A, Nixon NM, Burnett WJ, Ologan KO, Wang DF, Wang XF, Drews GN, Yadegari R*. RNA sequencing of laser-capture microdissected compartments of the maize kernel identified regulatory modules associated with endosperm cell differentiation.Plant Cell, 2015, 27, 513-531.

ØMa C#, Zhang HH, Wang XF*. Machine learning for big data analytics in plants.Trends in Plant Science, 2014, 19: 798-808

ØMa C#, Xin MM, Feldmann KA, Wang XF*. Machine learning-based differential network analysis: a study of stress-responsive transcriptomes in Arabidopsis thaliana.Plant Cell, 2014, 26: 520-537

Ø Xin MM#, Yang RL#, Li GS, Chen H, Laurie J,Ma C, Wang DF, Yao YY, Larkins BA, Sun QX, Yadegari R, Wang XF*, Ni ZF. Dynamic expression of imprinted genes associates with maternally controlled nutrient allocation during maize endosperm development.Plant Cell, 2013, 25(9):3212-3227.

Ø Hu XC#,Ma C, Zhou YH*. A novel two-layer SVM model in miRNA Drosha processing site detection. BMC Systems Biology , 2013, 7(Suppl 4): S4.

Ø Yang RL#, Jarvis DJ#, Chen H, Beilstein M, Grimwood J, Jenkins J, Shu SQ, Prochnik S, Xin MM, Ma C, Schmutz J, Wing RA, Mitchell-Olds T, Schumaker K, Wang XF*. The reference genome of the halophytic plant Eutrema salsugineum.Frontiers in Plant Science, 2013, 4:46.

ØMa C#, Wang XF*. Application of the Gini correlation coefficient to infer regulatory relationships in transcriptome analysis.Plant Physiology, 2012, 160(1): 192-203.

ØMa C#, Chen H, Xin MM, Yang RL, Wang XF*. KGBassembler: A karyotype-based genome assembler for Brassicaceae species.Bioinformatics, 2012, 28(23): 3141-3143.

ØMa C, Wang J, Li L, Duan MJ, Zhou YH. Identification of true EST alignments for recognising transcribed regions.International Journal of Data Mining and Bioinformatics, 2011, 5(5): 465-484.

五、联系方式

通讯地址:陕西杨凌西北农林科技大学生命科学学院39号信箱

邮编:712100

Email: chuangma2006@gmail.com


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