專家信息：

劉雷，男，博士，復旦大學生物醫學研究院PI，中科院上海生命科學研究院系統生物學重點實驗室研究員，上海生物信息技術研究中心副主任。

劉雷教授，博士生導師，復旦大學智能醫學研究院（籌）常務副院長，國際健康科學信息學研究院（IAHSI）院士教授，智能醫學研究院（籌）常務副院長；健康醫療大數據、智能藥學、生物信息學

1988年獲北京大學遺傳學學士；1991年畢獲中國科學院發育生物學研究所發育生物學碩士；1997年獲美國康涅狄格大學細胞生物學博士；1997至1999年在美國康涅狄格大學計算機科學與工程系從事博士后研究。曾任美國伊利諾伊大學（University of Illinois at Urbana-Champaign）生物技術中心生物信息學實驗室主任（Director of Bioinformatics）、美國伊利諾伊大學動物學系助理教授、美國伊利諾伊大學國家超級計算中心(National Center for Supercomputing Application, NCSA)研究員（Faculty Fellow）。回國后，曾任中國科學院上海生命科學院“百人計劃”研究員、復旦大學（附屬）上海市公共衛生臨床中心轉化醫學部主任、上海生物信息技術研究中心副主任、復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長等職。 

教育及工作經歷：

1984–1988年， 北京大學生物系獲遺傳學學士學位。

1988–1991年， 中國科學院發育生物學研究所獲發育生物學碩士學位，后赴美留學。

1991–1997年， 美國康涅狄格大學，獲細胞生物學博士學位。

1997–1999年，在美國康涅狄格大學計算機系繼續博士后工作。

2000–2007年，受聘于美國伊利諾伊大學組建生物信息學實驗室，并擔任第一任主任。

2007年回國，入選中國科學院“百人計劃”和上海市“浦江人才計劃”。

2007–2013年，受聘于復旦大學。        

2013–至今，復旦大學，生物醫學研究院研究員。        

2017–至今，復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長。

學術兼職及社會任職：

1. 國際計算生物學學會會員。

2. 美國醫學信息學會會員。

3. 中國醫藥信息學會電子病歷與電子健康檔案專業委員會專家委員。

4. 中國醫藥生物技術協會生物醫學信息技術分會常務委員。

5. 中國醫藥生物技術協會組織生物樣本庫分會委員。

主講課程：

資料更新中……  

培養研究生情況：

資料更新中…… 

招聘信息：

2015年上海復旦大學生物醫學院劉雷老師課題組招聘1名科研助理 　　

招聘崗位：生物醫學院劉雷老師課題組招聘科研助理1名 　　

崗位描述： 　　

獨立開展生物醫學信息、大數據相關的研究; 　　

協助指導研究生和PI的其他日常工作。 　　

招聘條件及要求： 　　

1.學位要求：碩士及以上 　　

2.專業要求：生物信息學、醫學統計學、統計、生物統計、流行病學、計算機科學、數學相關行業。 　　

使用方式：租賃制 　　

聯系人:劉雷 

研究方向：

生物醫學信息學涉及生物信息學、圖像信息學、臨床信息學和公共衛生信息學。本組的主旨是研究與開發專業標準、軟件技術、系統平臺，從而有效地獲取、存儲、管理、分析，整合、共享生物醫學信息和知識，提高疾病的檢測、預防和治療的水平，為政府、社會和醫療機構提供信息決策服務，并促進臨床醫療和社區衛生工作。

研究方向

實驗室研究領域涵蓋生物醫學信息學領域研究工作。主要方向為組學數據的分析與挖掘，生物網絡的構建與分析，生物系統的建模與模擬，生物醫學大數據整合與挖掘，臨床決策支持，智能醫療技術和精準醫學。

（1）組學數據分析，轉錄組數據分析，調控網絡分析，測序分析等

通過分析包括癌癥在內重大疾病在基因組，轉錄組，蛋白組，代謝組的轉變和癌癥之間的異質性，對疾病的發生，發展，分型從系統上探究。通過整合多組學數據，有效地利用多組學數據之間的互補性，系統而全面的解釋癌癥的機理。目前實驗室已在肝癌，卵巢癌等疾病上做了大量工作并取得了可喜的成果。

通過轉錄組數據分析，實驗室從大量樣本表達譜中篩選出一組和HCC發病相關的lncRNAs，并鑒定了其表達特征。從中我們選取一個名為lncRNA DANCR的基因，并使用公共數據分析了該基因在肝癌發病中所起到異質性、表型、預后和調控機制（Yuan sx, Wang j et al. Hepatology. 2016）

（2）生物醫學大數據平臺和精準醫療

建立臨床資料數據中心、樣本庫信息管理系統和組學數據庫；通過文本挖掘整理收集臨床電子病歷中的結構化數據用于臨床分析；藥物臨床試驗信息管理系統；醫學知識庫構建與數據模型研發；精準醫療決策支持系統。

本課題組利用規范化的文獻文本挖掘、人工校正等手段，構建精準醫學知識庫，并做展示。課題組目前已經承接十三五重大專項“疾病精準醫療知識庫構建”。 “疾病研究精準醫學知識庫構建”

 該課題屬于“精準醫學”重點研發專項，于2016年獲得國家科技部批準，項目牽頭單位為復旦大學生物醫學研究院，劉雷教授為項目首席，項目編號：2016YFC0901900，項目執行期2016-2020年。

該項目主要研究任務是針對惡性腫瘤、心腦血管等重大疾病在內的全疾病譜，集成生物醫學本體和多類型醫學文本資源，并融合多層次生物信息數據，分析生物通路和網絡的特征，通過多維自動化與人工審編，構建精準醫學研究知識庫體系及知識推送系統，實現精準醫學知識庫的檢索、展示、管理與共享，以及面向科研與臨床不同需求的知識庫應用。

（3）動態系統模型

動態系統模型能夠更加真實的反應和模擬生物體內的各種生理進程。通過構建包括癌癥在內的多種疾病增殖和代謝模型，模擬生物體內疾病的動態變化，為研究疾病的發生機理和建議治療方法提供有效的幫助。

承擔科研項目情況：

1.上海市“地高建”項目，復旦大學上海醫學院醫學科研數據中心，項目編號：DGF501010；年度：2020-持續，項目負責人，經費：2879萬，主持。

2.國家重點研發計劃“精準醫學研究”重點專項“疾病研究精準醫學知識庫構建”項目，項目編號：2016YFC09011900；年度：2016-2020，項目首席，經費：4632萬，主持。 

3.國家自然科學基金重大研究計劃“大數據驅動的管理與決策研究”2018年度集成項目“真實世界大數據驅動的全景式健康醫療管理和服務模式研究”，項目編號91846302；年度：2019-2022，參與，經費：700萬。 

4.上海市經信委軟件和集成電路產業發展專項資金項目“基于認知計算的智能醫療云服務研發及產業化應用”項目，年度：2017-2020，參與，經費：150萬。 

5.國家863數字醫療項目“醫學知識庫與臨床決策支持系統”課題，課題編號：2012AA02A602；課題年度：2012-2015；總經費：1295萬；承擔任務：課題負責人 

6.上海市“浦江人才計劃”項目，“針對個性化醫療的信息整合數據庫”,2008～2010,項目主持人，20萬元，（項目編號：08PJ14084） 

7.國家人保部留學回國人員科技活動擇優資助重點項目，2008～2009“microRNA調控網絡研究”,項目主持人，10萬元 

8.國家高技術研究發展計劃（863計劃）目標導向類項目，“建立基于臨床醫療信息共享平臺的醫療決策支持系統”，2006～2008,項目主持人，480萬元，(項目編號：2006AA02Z344）

9. 參與國家863項目“重大疾病分子分型信息化平臺建設”、國家傳染病重大專項課題“病毒性肝炎相關肝癌樣本庫及其相關共享數據庫的建設及維護”課題等。

       10. 國家863生物大數據開發與利用關鍵技術研究項目“組學大數據的質量控制與臨床應用標準化研究”課題，課題編號：2015AA020104；年度：2015-2017；承擔任務：負責臨床數據平臺建設，子任務經費：112萬

11. 基于重要疾病生物標志物的鑒定開發及應用。

12. 面向生物醫學信息大數據共享服務子平臺應用及示范。

13. 抗艾滋病病毒新藥臨床評價研究技術平臺建設。

14. 病毒性肝炎相關肝癌樣本保藏及相關數據庫共享技術平臺。

15. 個人健康信息智能獲取技術及系統開發。

16. 重要病原生物與傳染病轉化醫學研究協同創新平臺。

17. 病原微生物實驗室溯源和人員防護關鍵技術的研究。 

科研成果：

1. 多年來一直致力于生物醫學信息學研究（包括基礎研究和轉化研究）：在基因組數據的拼接與注釋、比較基因組學、基因芯片數據的分析與挖掘、生物網絡的構建與分析、生物系統的建模與模擬、醫療數據共享整合與挖掘、臨床決策支持、個性化醫療等方面做了大量工作，取得了一系列創新性成果。在轉錄調控網絡及網絡動態建模上提出了microRNA以轉錄因子為介導的兩層調控機制；通過系統建模與模擬解析了細胞周期和生物時鐘節律互相鉗制的動態關系；創建了整合酶活性調控機制的代謝動力學模型；開發了基于基因本體模塊的表達譜分析方法，可根據表達譜準確地找到生物功能相似的小分子及其相關的作用途徑，在新藥研發、藥理毒理、小分子調控研究等方面具有廣泛的應用前景。

2. 先后研發了一系列應用于醫療科研與實驗的臨床信息管理系統，包括：樣本庫信息管理系統、科研電子病例信息管理系統、實驗室信息管理系統及隨訪和項目管理等系統，已獲得多個軟件著作權并在多家醫院獲得了良好的應用。結合基礎研究中的組學數據，開發了基于基因多樣性的個性化醫療臨床決策支持系統，將基因、疾病、藥物的信息相關聯與整合；已獲得多個軟件著作權并申請了專利。

3. 著重生物醫學信息學研究，在組學數據的分析與挖掘，生物網絡的構建與分析，生物系統的建模與模擬，醫療數據共享、整合與挖掘，臨床決策支持，個性化醫療等方面做了大量工作，取得了一系列創新性成果，研發了一系列醫療衛生軟件系統，發表SCI論文60余篇，取得軟件著作權20余項，申請專利6項。

4. 帶領團隊圍繞醫學知識庫的構建和臨床決策知識系統的研發，開展了醫學知識庫構建技術研究、數字化臨床指南知識庫與決策支持系統研發、數字化臨床路徑實現技術與應用模式研究、智能化合理用藥系統研發、以及數字化人體仿真建模與輔助診療技術研究。

5. 在《Bioinformatics》、《PLoS Computational Biology》、《Nucleic Acid Research》《Journalof Biomedical informatics》等生物醫學信息領域有較大影響的學術刊物發表SCI論文60余篇，同時還應邀參與編撰了四部專著，共同主編了《中國醫療衛生信息化進展》一書。

發明專利： 

1 檢測人乳頭瘤病毒的檢測試劑盒及其制備和使用 韋朝春;蔡鍇曄;劉雷;高軍暉;李亦學;丁國徽;李軒 2009-04-17 2010-10-20

2 基于自然語言編寫的醫療文檔的信息抽提及格式轉換系統 樊嘉;李亦學;吳偉忠;劉雷;張瑋德;孫惠川;李作峰 2008-11-26 2009-05-27

［1］劉雷; 周凌霄; 施李麗, 一種醫學影像知識庫的構建方法及應用, 2018.11.30,中國, 201811457753.X    (專利)       實審

［2］劉雷; 周凌霄; 任和, 一種基于CT影像的肺結節分割方法, 2018.10.09, 中國, 201811180885    (專利)        實審

［3］劉雷; 周凌霄; 朱超宇, 一種混合專家系統在肺腺癌分類中給的應用方法,2019.08.23, 中國, 201910782827.5    (專利)       實審

［4］劉雷; 周凌霄; 王云鵬, 基于GAN和CNN的CT圖像數據自動分類方法及設備2019.11.25, 中國, 201911163273.7    (專利)   提交申請

近年來在《Bioinformatics》、《PLoS Computational Biology》、《Nucleic Acid Research》《Journal of Biomedical informatics》等國際上有較大影響的學術刊物及學術會議上發表論文60余篇，絕大多數的論文影響因子在3.0以上。同時還應邀參與編撰了四部專著，共同主編了《中國醫療衛生信息化進展》一書。 

出版專著：

1. Lei Liu (2007) Bioinformatics, Chapter 27 of “Aquaculture Genome Technologies” Ed.Zhanjiang Liu, Blackwell，ISBN 9780813802039.

2.Lei Liu and Ali Abbas (2006) Bioinformatics in “Encyclopedia of BiomedicalEngineering”, Ed.Metin Akay , Wiley，ISBN 047124967X.

3.Peter Bajcsy, Lei Liu, Mark Band (2005) DNA microarray image processing in"DNA Array Image Analysis: Nuts&Bolts" Ed. Gerda Kamberova, DNA Press, ISBN9780966402759.

4.Bajcsy P., J. Han, Lei Liu and J. Young, (2004), “Survey of Bio-Data Analysis fromData Mining Perspective,” Chapter 2 of Jason T. L. Wang, Mohammed J. Zaki, Hannu T. T.Toivonen, and Dennis Shasha (eds.), Data Mining in Bioinformatics, Springer Verlag,ISBN 978-1-85233-671-4, pp.9-39.

5.Lei Liu , Hans Laufer (1998) Endocrine factors regulating crustacean reproductive maturation, in New Developments in Marine Biotechnology, ed. Le Gal and Halvorson, Plenum Press, New York, p89-91.
    
      6.《中國醫療衛生信息化進展》，姚志紅主編，劉雷副主編 上海交通大學出版社，2010年9月。

代表性論文： 

1. Li, F., Zhou, L., Wang, Y., Chen, C., Yang, S., Shan, F., &Liu, L. (2022). Modeling long-range dependencies for weakly supervised disease classification and localization on chest X-ray. Quant Imaging Med Surg 2022;12(6):3364-3378. 

2. Sun, X., Xu, H, Liu, G.,Chen, J., Xu, J., Li, M., Liu, L. (2022). A Robust Immuno-Prognostic Model of Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Indicates Dynamic Interaction in Tumor Immune Microenvironment Contributes to Cancer Progression. Front Genet. 2022 Jun 3; 13:833989. 

3. Zhu, C., Yang, Z., Xia, X., Li, N., Zhong, F., & Liu, L. (2022). Multimodal reasoning based on knowledge graph embedding for specific diseases. Bioinformatics, 38(8), 2235-2245. 

4. Zhang R, Liu Z, Chang X, Gao Y, Han H, Liu X, Cai H, Fu Q, Liu L, Yin K. (2022). Clinical significance of chromosomal integrity in gastric cancers.. Int J Biol Markers, Jun 19. 

5. Liu, Y., Fu, Q., Peng, X., Zhu, C., Liu, G., & Liu, L. (2021). Attention-Based Deep Multiple-Instance Learning for Classifying Circular RNA and Other Long Non-Coding RNA. Genes, 12(12), 2018. https://doi.org/10.3390/genes12122018 

6. Liu, G., Liu, Z., Sun, X., Xia, X., Liu, Y., & Liu, L. (2021). Pan-Cancer Genome-Wide DNA Methylation Analyses Revealed That Hypermethylation Influences 3D Architecture and Gene Expression Dysregulation in HOXA Locus During Carcinogenesis of Cancers. Frontiers in cell and developmental biology, https://doi.org/10.3389/fcell.2021.649168 

7. Shi, L., Shi, W., Peng, X., Zhan, Y., Zhou, L., Wang, Y., Feng, M., Zhao, J., Shan, F., & Liu, L. (2021). Development and Validation a Nomogram Incorporating CT Radiomics Signatures and Radiological Features for Differentiating Invasive Adenocarcinoma From Adenocarcinoma In Situ and Minimally Invasive Adenocarcinoma Presenting as Ground-Glass Nodules Measuring 5-10mm in Diameter. Frontiers in oncology, 11, 618677. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.618677 

8. Wang, Y. , Wang, K. , Peng, X. , Shi, L. , & Liu, L. . (2021). Deepsdm: boundary-aware pneumothorax segmentation in chest x-ray images. Neurocomputing, 454(3) 

9. Liu, X., Wu, A., Wang, X., Liu, Y., Xu, Y., Liu, G., & Liu, L. (2021). Identification of metabolism-associated molecular subtype in ovarian cancer. Journal of cellular and molecular medicine, 25(20), 9617–9626. https://doi.org/10.1111/jcmm.16907 

10. Peng, X., Yang, S., Zhou, L., Mei, Y., Shi, L., Zhang, R., Shan, F., & Liu, L. (2021). Repeatability and Reproducibility of Computed Tomography Radiomics for Pulmonary Nodules: A Multicenter Phantom Study. Investigative radiology, 10.1097/RLI.0000000000000834. Advance online publication. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000834 

11. Shi, L., Zhao, J., Peng, X., Wang, Y., Liu, L., & Sheng, M. (2021). CT-based radiomics for differentiating invasive adenocarcinomas from indolent lung adenocarcinomas appearing as ground-glass nodules: Asystematic review. European journal of radiology, 144, 109956. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109956 

12. Xu, W., Guo, W., Lu, P., Ma, D., Liu, L., & Yu, F. (2021). Identification of an autophagy-related gene signature predicting overall survival for hepatocellular carcinoma. Bioscience reports, 41(1), BSR20203231. https://doi.org/10.1042/BSR20203231 

13. Xu, W., Chen, Z., Liu, G., Dai, Y., Xu, X., Ma, D., & Liu, L. (2021). Identification of a Potential PPAR-Related Multigene Signature Predicting Prognosis of Patients with Hepatocellular Carcinoma. PPAR research, 2021, 6642939. https://doi.org/10.1155/2021/6642939 

14. Gang Liu#, Wenhui Xie#, Mingming Jin#, Ping Li, Liu Liu, Lei Liu$, Gang Huang$. Transcriptomic analysis reveals a WNT signaling pathway-based gene signature prognostic for non-small cell carcinoma. Aging (Albany NY). 2020 Oct 7;12(19):19159-19172. doi: 10.18632/aging.103724. 

15. Liu X, Liu G, Chen L, Liu F, Zhang X, Liu D, Liu X, Cheng X, Liu L. Untargeted Metabolomic Characterization of Ovarian Tumors. Cancers (Basel). 2020 Dec 4;12(12):3642. doi: 10.3390/cancers12123642. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33291756/ 

16. Cui, D., Liu, Y., Liu, G., and Liu, L. (2020). A Multiple-Instance Learning-Based Convolutional Neural Network Model to Detect the IDH1 Mutation in the Histopathology Images of Glioma Tissues. Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology. 

17. Liu, Y., Dou, Y., Lu, F., and Liu, L. (2020). A study of radiomics parameters from dual-energy computed tomography images for lymph node metastasis evaluation in colorectal mucinous adenocarcinoma. Medicine 99, e19251. 

18. Ren, H., Zhou, L., Liu, G., Peng, X., Shi, W., Xu, H., Shan, F., and Liu, L. (2020). An unsupervised semi-automated pulmonary nodule segmentation method based on enhanced region growing. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery 10, 233-+. 

19. Xu, W.F., Liu, Z.H., Ren, H., Peng, X.Q., Wu, A.S., Ma, D., Liu, G., and Liu, L. (2020). Twenty Metabolic Genes Based Signature Predicts Survival of Glioma Patients. J Cancer 11, 441-449. 

20. Chen, L., Liu, X., Li, M., Wang, S., and Cheng, X. (2020). A novel model to predict cancer﹕pecific survival in patients with early﹕tage uterine papillary serous carcinoma (UPSC).Cancer Med. 2020 Feb;9(3):988-998.Book Chapters:

21. Li, Y., Wu, A., Liu, G., and Liu, L. (2019). A Review of Methods to Quantify the Genomic Similarity of Topological Associating Domains. Journal of Computational Biology A Journal of Computational Molecular Cell Biology. 

22. Liu, X.-N., Cui, D.-N., Li, Y.-F., Liu, Y.-H., Liu, G., and Liu, L. (2019a). Multiple Omics data-based biomarker screening for hepatocellular carcinoma diagnosis. World Journal of Gastroenterology. 

23. Liu, Y., Yang, N., Peng, X., Liu, G., Zhong, H., and Liu, L. (2019b). One-lincRNA and five-mRNA based signature for prognosis of multiple myeloma patients undergoing proteasome inhibitors therapy. Biomedicine & Pharmacotherapy 118, 109254. 

24. Shi, W., Zhou, L., Peng, X., Ren, H., and Shi, Y. (2019). HIV-infected patients with opportunistic pulmonary infections misdiagnosed as lung cancers: the clinicoradiologic features and initial application of CT radiomics. Journal of Thoracic Disease 11, 2274-2286. 

25. Zhan, Y., Peng, X., Shan, F., Feng, M., and Zhang, Z. (2019). Attenuation and Morphologic Characteristics Distinguishing a Ground-Glass Nodule Measuring 5–10 mm in Diameter as Invasive Lung Adenocarcinoma on Thin-Slice CT. American Journal of Roentgenology 213, 1-9. 

26.Dong, C., Cui, D., Liu, G., Xu, H., Peng, X., Duan, J., and Liu, L. (2018). Cancer stem cell associated eight gene‑based signature predicts clinical outcomes of colorectal cancer. Oncology Letters. 

27.Liu, G., Chen, L., Ren, H., Liu, F., Dong, C., Wu, A., Liu, Z., Zheng, Y., Cheng, X., and Liu, L. (2018a). Seven Genes Based Novel Signature Predicts Clinical Outcome and Platinum Sensitivity of High Grade IIIc Serous Ovarian Carcinoma. International Journal of Biological Sciences 14, 2012-2022. 

28.Liu, Z.H., Lian, B.F., Dong, Q.Z., Sun, H., Wei, J.W., Sheng, Y.Y., Li, W., Li, Y.X., Xie, L., and Liu, L. (2018b). Whole-exome mutational and transcriptional landscapes of combined hepatocellular cholangiocarcinoma and intrahepatic cholangiocarcinoma reveal molecular diversity. Biochimica Et Biophysica Acta, S0925443918300383. 

29.Dong, C., Wang, X., Xu, H., Zhan, X., Ren, H., Liu, Z., Liu, G., and Liu, L. (2017). Identification of a cytokine-cytokine receptor interaction gene signature for predicting clinical outcomes in patients with colorectal cancer. International Journal of Clinical & Experimental Medicine 10, 9009-9018. 

49. Hui Wang, Weide Zhang, Qiang Zeng, Zuofeng Li, ,Kaiyan Feng, Lei Liu*, Extracting important information from Chinese Operation Notes with natural language processing methods, Journal of Biomedical Informatics(Received 4 January 2013; accepted 13 December 2013. published online 19 February 2014).

       50.  Yuan, S.X., Tao, Q.F., Wang, J., Yang, F., Liu, L., Wang, L.L., Zhang, J., Yang, Y., Liu, H., Wang, F., et al. (2014). Antisense long non-coding RNA PCNA-AS1 promotes tumor growth by regulating proliferating cell nuclear antigen in hepatocellular carcinoma. Cancer Lett 349, 87-94.

50. Juanjuan Xiao, Ying Wang, Zuofeng Li; Xufeng Zhang, Kaiyan Feng, Lei Liu*, Assessing the Gender Differences of Adverse Effects in HIV Infection Treatment Based on FDA AERS Database, Current Bioinformatics, 2013.5(8):583-590(8).

51. Bi-Qing Li, Hui Yu, Zheng Wang, Guohui Ding, Lei Liu*, MicroRNA mediated network and DNA Methylation in Colorectal Cancer, Protein Peptide Letter, 2013,3(20):1-12

52. Rudong Li and Lei Liu*. Characterizing criticality of proteins by systems dynamics: Escherichia coli central carbon metabolism as a working example. BMC Systems Biology, 2012，S11.

53. Bi-Qing Li, Tao Huang, Lei Liu*, Yu-Dong Cai*, Kuo-Chen Chou. Identification of Colorectal Cancer Related Genes with mRMR and Shortest Path in Protein-Protein Interaction Network. PLoS One, 2012,7(4):e33393.

54. Zuofeng Li, Xingnan Liu, Jingran Wen, Ye Xu, Xin Zhao, Xuan Li, Lei Liu,*, and Xiaoyan Zhang* DRUMS: A Human Disease Related Unique Gene Mutation Search Engine. HUMAN MUTATION, 2011, 32:E2259-E2265

55. Rudong Li, Yuanyuan Li, Ling-Yi Lu, Cong Ren, Yi-Xue Li, Lei Liu*. An improved kinetic model for the acetone-butanol-ethanol pathway of Clostridium acetobutylicum and model-based perturbation analysis. BMC Systems Biology, 2011, 5(Suppl.): S12.

56. Lele Hu, Lulu Zheng, Zhiwen Wang, Bing Li, Lei Liu*. Using Pseudo Amino Acid Composition to Predict Protease Families by Incorporating a Series of Protein Biological Features. Protein & Peptide Letters, 2011, 18(6):552-558.

57. Peng Jia, Liming Xuan, Lei Liu*, Chaochun Wei*. MetaBinG: Using GPUs to accelerate metagenomic sequence classification. PLoS One, 2011, 6(11):e25353.

58. The role of Hepatitis C Virus in the dynamic protein interaction networks of hepatocellular cirrhosis and carcinoma, Tao Huang, Lei Liu, Qi Liu, Guohui Ding, Yejun Tan, Zhidong Tu, Yixue Li, *Hongyue Dai, *Lu Xie, International Journal of Computational Biology and Drug Design, Inderscience, 4(1), pp 5-17, 2011.

59.Zhen Wang, Guohui Ding, Zhonghao Yu, Lei Liu, Yixue Li (2009) Modeling the age distribution of gene duplications in vertebrate genome using mixture density. Genomics 93(2):146-151. (共同通訊作者)

60. Zhuo Wang, Qi Chen, Lei Liu (2009) Relationship between topology and functions in metabolic network evolution. Chinese Science Bulletin 54(5):776-782.

61.Zhuo Wang, Xinguang Zhu, Xiao Chang, Yazhu Chen, Yixue Li, Lei Liu (2009) Though with constraints imposed by endosymbiosis, preferential attachment is still a plausible mechanism responsible for the evolution of the chloroplast metabolic network. J. Evol. Biol 22(1):71-79. (通訊作者)

62. Ruoyu Luo, Haibin Wei, Lin Ye, Kankan Wang, Fan chen, Lijun Luo, Lei Liu, Yuanyuan Li, M.James C.Crabbe, Li Jin, Yixue Li, Yang Zhong (2009) Photosynthetic metabolism of C3 plants shows highly cooperative regulation under changing environments: a systems biological analysis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 106(3):847-852.

63. Zhen Wang, Guohui Ding, Zhonghao Yu, Lei Liu, Yixue Li (2009) CHSMiner: a GUI tool to identify chromosomal homologous segments. Algorithms Mol. Biol 4(1):2.

64. Huseyin Kucuktas, Shaolin Wang, Ping Li, Chongbo He, Peng Xu, Zhenxia Sha, Hong Liu, Yanliang Jiang, Puttharat Baopraserkul, Benjaporn Somridhivej, Yaping Wang, Jason Abernathy, Ximing Guo, Lei Liu, William Muir, Zhanjiang Liu (2009)Construction of Genetic Linkage Maps and Comparative Genome Analysis of Catfish. Genetics (in press).

65. Yun Li, Pei Hao, Siyuan Zheng, Kang Tu, Haiwei Fan, Ruixin Zhu, Guohui Ding, Changzheng Dong, Chuan Wang, Xuan Li, H.-J. Thiesen, Y. Eugene Chen, Hualiang Jiang, Lei Liu, Yixue Li (2008) Gene expression module-based chemical function similarity search. Nucleic Acids Res 36(20):e137. (共同通訊作者)

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榮譽獎勵：

1. 2007年，入選中國科學院“百人計劃”

2. 2007年，入選上海市“浦江人才計劃”。

 

來自第二軍醫大學、復旦大學和中科院的研究人員利用Arraystar LncRNA芯片發現，一種叫做DANCR的長鏈非編碼RNA通過解除對CTNNB1的抑制增強了肝癌的干性特征。該研究成果刊登在國際權威雜志Hepatology（影響因子11.665）

第二軍醫大學的周偉平（Wei-Ping Zhou）教授、孫樹漢（Shuhan Sun）教授和復旦大學生物醫學研究院的劉雷（Lei Liu）教授是這篇論文的共同通訊作者。周偉平教授的科研主攻方向是肝臟腫瘤的臨床治療及術后抗復發治療研究。孫樹漢教授的主要研究方向為分子遺傳學研究。劉雷教授則主攻生物醫學信息學研究。生物通 www.ebiotrade.com

傳統的觀點認為，腫瘤是由成熟細胞突變而來，是由均一的腫瘤細胞共同增殖構成，所有腫瘤細胞都有無限增殖的能力。然而近年來的研究發現，腫瘤組織中存在極少數干細胞樣亞群，其具有無限增殖的潛能，在啟動腫瘤形成和生長中起著決定性作用，而其余的大多數細胞經過短暫的分化，最終死亡。腫瘤的生長是腫瘤組織中極少量具有特殊表面標志的腫瘤干細胞增殖的結果。腫瘤干細胞理論提示肝癌可能也來源于肝癌干細胞，具有干性（干細胞）特征的一些腫瘤細胞有可能促進了肝癌的發病及進展。

長鏈非編碼RNA（long noncoding RNA, lncRNA）是一組不具有編碼蛋白功能的RNA轉錄本，其長度＞200nt。曾一度被認為是轉錄本的“噪音”，不具備生物學功能。然而，近幾年來科學家們研究發現，lncRNA參與了生命周期每一階段發生相關基因的調控，同時一旦異常表達可能導致體內生物學功能的紊亂，進而引發疾病甚至癌癥。關于lncRNAs在腫瘤的發生發展中的作用已成為了腫瘤研究中一個全新的熱點（延伸閱讀：中科院Cell子刊：調控癌癥干細胞的非編碼RNA ）。生物通 www.ebiotrade.com

在這篇新文章中研究人員報告稱利用全基因組分析鑒別出了一種與腫瘤相關的lncRNA——DANCR。他們在來自中國和韓國的兩個肝癌組群（n = 135 和223）中分析了DANCR的表達水平和DANCR的預后意義。通過人為地調節DANCR（降低表達和過表達），探究了DANCR在腫瘤發生和定植中所起的作用，并采用荷瘤小鼠確定了治療效應。

研究人員發現，lncRNA-DANCR在干細胞樣肝癌細胞中過表達，這可以作為肝癌患者的一個預后生物標記物。一些實驗表明，DANCR顯著增強了肝癌細胞的干性特征，促進了腫瘤形成以及肝內外腫瘤定植。與之相反，抑制DANCR可以削弱干細胞特性，在體內干擾DANCR的作用可導致腫瘤細胞活力降低、腫瘤縮小，并改善小鼠存活率。生物通 www.ebiotrade.com

此外，他們還發現DANCR的作用很大程度上依賴于與CTNNB1結合并對其進行調控。DANCR結合CTNNB1阻止了miR-214、miR-320a和miR-199a對CTNNB1的抑制效應。隨后他們在體內證實了這一觀察發現，揭示出了一個涉及lncRNAs、mRNAs和microRNAs的新腫瘤形成機制。

新研究揭示出了DANCR提高干細胞特性的機制以及意義，并為肝癌提供了一個潛在的預后標記物以及治療靶點。

來源：生物通 2015-05-19 

早上在位于徐家匯的復旦大學生物學研究院，中午在位于金山的上海市公共衛生臨床中心，下午在位于張江的上海生物信息技術研究中心，復旦大學生物醫學研究院研究員劉雷每天可能要奔波幾十公里，所有的工作內容都圍繞著一個主題——生物醫學信息。

作為多年致力于生物醫學信息學的科研工作者，劉雷站在時代的潮頭，綜合應用多門學科，在基因組數據的分析與挖掘、生物網絡的構建與分析、生物系統的建模與模擬、醫療大數據整合與挖掘、臨床決策支持、精準醫學等方面做了大量工作，取得了一系列創新性成果。他用日復一日的勤奮與智慧，推動我國生物醫學信息學向更高水平發展。

生物醫學與計算機科學的雙重人才

隨著科學向綜合性發展和大數據時代到來，各種交叉學科不斷形成，生物醫學信息學就是其中之一。

作為北京大學生物學系畢業的高材生，劉雷從一開始就選擇了遺傳學。后來，從中國科學院發育生物學研究所的碩士到美國康涅狄格大學分子與細胞生物學系的博士，劉雷在專業上日益精進，不斷獲得突破。當時，康涅狄格大學有一位生物系的老師，熱衷研究分子進化，劉雷在他的影響下，對生物信息學產生了濃厚的興趣。90年代，人類基因組計劃正在轟轟烈烈地開展，生物信息學從中孕育而生。然而，生物信息學是一門交叉學科，融合了生物技術與計算機科學，這類復合型人才奇缺。劉雷抓住了這一契機，不顧別人疑惑的目光，毅然選擇了到康涅狄格大學計算機系做博士后，從此成為兼備生物學與計算機技術的復合型人才。

1999年，博士后結束，由于劉雷既懂計算機又懂生物學，受聘于美國伊利諾伊大學香檳分校生物技術中心，組建生物信息學實驗室并擔任主任。在這里，劉雷進行服務器基礎設施建設、基因組數據序列分析，還開課講授生物信息的一些課程，各項工作順利進行，成果迭出。“交叉學科存在語言的問題，你要聽懂學計算機的人在說什么，也要聽懂學生物的人在說什么。”在這種情況下，劉雷的雙重學科背景為團隊的溝通交流提供了便利，他一方面將生物學的問題轉化成計算機的問題開展工作，一方面將計算機專用的算法與結果解釋給生物學家們聽，成為了不同學科之間溝通對話的橋梁。

為了適應交叉學科對不同專業人才的需求，生物信息學實驗室招納了計算機領域、生物領域、數學領域等不同領域的人才。劉雷在組建實驗室的過程中對整個生物信息領域有了更加深切的了解，冥冥之中為他回國開展相關工作奠定了堅實的基礎。

助力我國生物醫學信息技術

2002年，上海生物信息技術研究中心成立，研究中心的兩位負責人在去美國訪問期間，與劉雷一見如故。應他們的邀請，劉雷從2003年開始擔任上海生物信息技術研究中心客座研究員，逐漸與國內生物信息研究領域建立起廣泛的交流和溝通。2007年，劉雷入選中科院“百人計劃”正式回國，任中科院上海生命科學研究院系統生物學重點實驗室研究員、上海生物信息技術研究中心副主任，用所學知識報效祖國。

面對數量大、內容層次復雜的醫學證據，要想從中全面、系統、快速的獲取最佳的醫學知識和證據，就必須借助計算機巨大的存儲和處理信息的能力。上世紀90年代之后，醫療信息化成為改進醫療服務質量、提高服務效率、把醫療衛生服務成本控制在民眾可接受水平的主要技術手段。2010年，劉雷申請主持了國家高技術研究發展計劃（“863”計劃）項目“數字化醫療工程技術開發”中的第二課題“醫學知識庫與臨床決策支持系統研發”，旨在為臨床提供更為便捷和隨需而得的醫學知識和證據獲取途徑，促進醫療水平的提高。

在這一科研項目中，劉雷帶領團隊圍繞醫學知識庫的構建和臨床決策知識系統的研發，開展了醫學知識庫構建技術研究、數字化臨床指南知識庫與決策支持系統研發、數字化臨床路徑實現技術與應用模式研究、智能化合理用藥系統研發、以及數字化人體仿真建模與輔助診療技術研究。

劉雷說：“現在醫療電子化程度已經很高了，有電子病例等各種系統，但是這些數據都是分散的，相互之間并不聯通。我們想要建立一個數據中心，將分散的數據集中在一起，并整理成體系，以利于數據挖掘。”基于此，劉雷與團隊研發了數字化臨床指南知識庫與決策支持系統。“當醫生遇到一個難題，計算機的決策支持系統會將相關知識推送給他，省去了醫生查閱文獻的時間。”而對基層醫生，知識庫提供了一個醫療指南，“比如遇到高血壓病人，系統會給基層醫生提示，顯示該做什么檢查、開什么藥，來輔助臨床治療”。

劉雷認為，數字化醫療不但在醫學信息化、生物信息的發展過程中會起到重要作用，而且對構建和諧醫患關系也大有裨益。“醫患關系最大的問題是信息不對稱。患者知道的很少，醫生知道的很多，患者聽不懂醫生所說的專業術語。那么這時候還是溝通的問題，大家有誤會就會造成醫患關系緊張。”在劉雷看來，醫學知識庫和臨床決策支持系統在給醫生提供服務的同時，也應該給患者提供服務，要將醫學知識庫的知識進一步變得通俗易懂，讓患者能夠清楚了解。

曾經有醫生不理解劉雷，“你們的工作難道要取代醫生嗎？”，他們認為，對患者解釋醫學知識只會浪費時間。劉雷解釋說，“我是在幫你們，也是在幫助患者，讓你們更好地溝通。只有這樣工作才能更順暢”。那么，如何讓知識庫更好地為患者服務呢？劉雷設想，現在中國的病人太多，排隊等候時間很長，可以將患者排隊等候的時間利用起來，將一些知識推送給患者，這樣一來，患者對病況有所了解之后，再和醫生溝通起來就會容易很多。

像馬兒一樣馳騁

如今，回國已有8年，劉雷說：“我做了正確的選擇。”他目睹了2008年的北京奧運會，見證了2010年的上海世博會，中國大地上的一派欣欣向榮之景令他倍受鼓舞。“在國內，我有自己的實驗室，承擔大數據項目、‘863’項目，最近又在做精準醫療。這讓我站得更高，看得更遠。”

精準醫療是個性化醫療的延伸，將促使醫學進入智能時代，產生顛覆式醫學創新。劉雷說，他不久前剛去天津做了題為“生物醫學信息——從大數據到精準醫療”的報告，精準醫療研究已經成為各國科研和醫療機構以及企業界高度關注和大力投入的重要研究領域。據劉雷介紹，精準醫療是一個很龐大的項目，一是要做生物信息數據分析總結，二是做臨床數據信息的采集分析，三是軟件和產品的開發。最終，要實現從臨床數據到樣本、到分析、再到知識庫和臨床決策支持系統的整合。

如今，劉雷身任多職，學校、醫院、研究院，他到處奔忙，樂此不疲。他笑著說：“我是屬馬的，奔跑是馬兒的天性。”

而在劉雷的眾多身份中，他最為看重的一個是教師。現在他帶的學生既有中科院上海生命科學研究院的、又有復旦大學的，學生來自計算機、數學、生物、藥學各個領域。在培養學生上，劉雷喜歡給學生獨立自由的空間，他對學生說，“當你們博士畢業的時候就該成為某個領域的專家”，并經常鼓勵他們發揮主觀能動性，用智慧去克服難題。他覺得，自由的空間更能激發學生的想象力，而過于約束學生會讓他們陷于被動。

人的一生有很多路可以走，劉雷對學生的未來十分寬容和樂觀。“其實學生博士畢業以后還是可以有所選擇的，并不是每一個人都必須要做科研。當發現自己不適合做科研的時候，完全可以選擇其他的路。”劉雷用自身的經歷，指引學生走進科研大門，讓他們看到科研的精彩。

來源：科學中國人 2015年第11期