李婧 的个人介绍页
李婧
李婧
副教授
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cbb.sjtu.edu.cn/~jingli/
34204348

个人简历

上海交通大学生物信息学方向博士(2007), 美国范德堡大学生物医学信息学系博士后(2007-2010), 现任上海交通大学生物信息与生物统计学系副教授、博士生导师(2010-至今)。上海市浦江人才计划与上海交通大学SMC-晨星优秀青年教师获得者。

主要从事高通量表达谱的生物统计与生物信息学研究。特别是围绕复杂疾病相关蛋白质组学数据,进行变异蛋白质鉴定与注释、关键蛋白质与生物网络模块识别、多组学数据整合等方面的算法研究与软件开发。在 Nature Biotechnology、Molecular Systems Biology、Genome Biology、Human Mutation、Molecular & cellular proteomics、Journal of Proteome Research等杂志发表SCI论文近20篇。

研究方向

主要研究方向:
(1) 蛋白质组学生物信息学
(2) 组学数据统计
(3) 复杂疾病相关多组学整合
(4) 转基因食品安全信息分析
(5) 生物信息软件和数据库开发

发表论文

代表性论文 (*为通讯作者, IF为影响因子):

1. M.Zhang, H.Li, Y.He, H.Sun, L.Xia, L.Wang, B.Sun, L.Ma, G.Zhang, J.Li*, Y.Li*, L.Xie*. Construction and Deciphering of Human Phosphorylation-Mediated Signaling Transduction Networks. Journal of Proteome Research 14(7):2745-57, 2015. (IF=4.17)
2. S.Zhang, B.Wang, J.Shi, J.Li* J. Li* Network-Based Association Study of Obesity and Type 2 Diabetes with Gene Expression Profiles. Biomed Res Int.2015:619730,2015. (IF=2.13)
3. J. Xu, L. Wang, J. Li*. Biological network module-based model for the analysis of differential expression in shotgun proteomics. Journal of Proteome Research 13 (12): 5743-50, 2014. (IF=5.01)
4. Q. Wang, S. Zhang, S. Pang, M. Zhang, B. Wang, Q. Liu*,J. Li*. GroupRank: Rank Candidate Genes in PPI Network by Differentially Expressed Gene Groups. PLoS One 9(10): e110406, 2014. (IF=3.06)
5. J Wang, L. Yang, X. Zhao, J. Li*, D. Zhang*. Characterization and Phylogenetic Analysis of Allergenic Tryp_alpha_amyl Protein Family in Plants. J Agric Food Chem 62 (1): 270–278, 2014. (IF=2.86)
6. J Wang, D. Zhang, J. Li*. PREAL: Prediction of Allergenic Protein By Maximum Relevance Minimum Redundancy (MRMR) Feature Selection. BMC Systems Biology 7(Suppl 5):S9, 2013. (IF=2.21)
7. J Wang, Y Yu, Y Zhao, D. Zhang and J. Li*. Evaluation and Integration of Existing Methods for Computational Prediction of Allergens. BMC Bioinformatics. 14(Suppl 4):S1, 2013. (IF=2.44)
8. Y. He, M. Zhang, Y. Ju, D. Lv, Z. Yu, H. Sun, W. Yuan, F.He, J. Zhang, H. Li, J. Li, Y.Li, G. Zhang , L. Xie . dbDEPC 2.0: database of differentially expressed proteins in human cancers. Nucleic Acids Research, 40(Database issue):D964-71, 2012. (IF=7.84)
9. X. Xing, Q. Li, H. Sun, X. Fu, F. Zhan, X. Huang, J. Li, C. Chen, Y. Shyr, R. Zeng, Y. Li, L. Xie. The discovery of novel protein-coding features in mouse genome based on mass spectrometry data. Genomics. 5:343-351, 2011 (IF=3.34).
10. J. Li, D. Dexter, B. Zhang. CanProVar: A Human Cancer Proteome Variation Database. Human Mutation. 31(3):219-28, 2010. (IF=7.03)
11. D. Lin, J. Li, R.J. Slebos, D.C. Liebler. Cysteinyl Peptide Capture for Shotgun Proteomics: Global Assessment of Chemoselective Fractionation. J Proteome Res. 9(10):5461-72, 2010 (IF=5.13)
12. J. Li, L. L. Zimmerman, B.-H. Park, D.L. Tabb, D.C. Liebler, B. Zhang. Network-assisted Protein Identification and Data Interpretation in Shotgun Proteomics. Molecular Systems Biology. 5: 303, 2009. (IF=12.24)
13. T.A.Addona, … J. Li, …S.A. Carr. Multi-Site Assessment of The Precision and Reproducibility of Multiple Reaction Monitoring–based Measurements of Proteins in Plasma. Nature Biotechnology.27, 633-641, 2009. (IF=29.45)
14. H.L Ball, B. Zhang, J. Riches, R. Gandhi, J. Li, J. M. Rommens, J.S. Myers. SBDS Is A Multi-functional Protein Implicated in Cellular Stress Responses. Human Molecular Genetics. 18(19): 3684-95, 2009. (IF=7.39)
15. J. Li, Z. Liu, Y. Pan, Q. Liu, X. Fu, N.GF. Cooper, Y. Li, M. Qiu, T. Shi. Regulatory Module Network of bHLH Transcription Factors in Mouse Brain. Genome Biology. 8: R244, 2007. (IF=6.59)

研究成果

在高通量蛋白质组(shotgun proteomics)的生物信息学分析中,蛋白质的鉴定分析是关键的一环。我们结合蛋白互作网络提出了蛋白质质谱鉴系统生物学新方法,可以显著提供蛋白质鉴定率,并给出了基于生物网络的癌症biomarker 的识别新方法,研究论文被专业顶级刊物Molecular Systems Biology发表。 建立了人类癌症蛋白质组突变数据库 CanProVar ()。CanProVar数据库被NCI的eProtein Newsletter报道,评价此工作为TCGA、COSMIC等大规模癌基因组变异扫描计划与高通量蛋白质组学建立了桥梁。 同时, 基于所建立的CanProVar突变数据库,提出了突变肽段质谱鉴定与评估的生物信息学流程,在突变肽段的假阳性控制方面提出了新的评估方法(Molecular & Cellular Proteomics, 2011)。
在复杂疾病相关多组学数据分析方面, 我们对基因与蛋白质差异表达的统计分析模型展开深入研究。基于生物网络与代谢通路,我们提出了基于基因网络模块的统计模型。新的统计模型由于考虑了基因之间的相关性,不仅仅显著提高了统计效力,准确鉴定到关键的基因模块,同时为作用机理解释提供了有效依据 (Journal of Proteome Research, 2014)。基于转录组与生物网络簇相结合,提出了疾病基因的预测与排序新算法研究。新算法具有更好的预测准确性与可解释性,同时也为疾病基因的作用途径提供线索。

近年主持科研项目:
1. 国家自然科学基金青年基金项目:基于生物网络模块的高通量表达谱差异分析(2011.1-2013.12, 22万)
2. 国家自然科学基金面上项目:基于生物网络模块的高通量表达谱差异分析 (2013.1-2016.12, 80万)
3. 国家重大科学研究计划 973 项目子课题: 代谢生理活动与病理过程中信号转导网络的系统生物学研究 (2011.1-2015.8, 63万)
4. 农业部转基因重大专项:外源基因和蛋白潜在过敏性分析技术 (2011.1-2015.12, 220万)
5. 上海交通大学晨星计划:重大疾病相关生物网络构建的系统生物研究 (2011.1-2013.12, 8万)
6. 上海市浦江人才计划 (2012.7- 2015.7, 20万)