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办公室:

郑州大学电气与信息工程学院1215

研究方向:

计算智能、图信号机器学习、生物医学大数据挖掘

教育背景

Ø  2014/09-2019/12，西北工业大学，自动化学院，博士

Ø  2018/11-2019/02，京都大学化学研究所，访问学生。

Ø  2015/09-2017/12，中国科学院上海生命科学研究所，访问学生。

Ø  2013/09-2014/09，西北工业大学，自动化学院，硕士

Ø  2009/09-2013/06，华北水利水电大学，数学与信息科学学院，学士。

工作经历

Ø  2024-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，特聘教授（青年拔尖）。

Ø  2022-2024，郑州大学，电气与信息工程学院，副教授。

Ø  2021-2022，郑州大学，电气与工程学院，副教授。

Ø  2020-2021，郑州大学，电气工程学院，讲师。

Ø  学术兼职

Ø  担任河南省生物信息学会（筹）秘书长、期刊《Genes》客座编辑、2023年第十二届全国生物信息学与系统生物学大会组织委员会委员；生物信息领域Top期刊《Briefings in bioinformatics》、《Plos   computational biology》的审稿人。

奖励与荣誉

Ø  第16届国际生物信息会议最佳论文 (Best   paper for BMC track in InCoB 2017)。

Ø  首届ABB杯（2018）全国智能技术论文大赛优秀论文。

Ø  第五届数据驱动复杂系统优化国际会议最佳论文。

Ø  获得河南省教育厅2023年度科技成果奖二等奖。

科研项目

Ø  国家自然科学基金面上项目， 49万，主持，2025-2028。

Ø  河南省自然科学基金面上项目， 10万，主持，2024-2025。

Ø  数字医学工程全国重点实验室开放课题，5万，主持，2024-2025。

Ø  国家自然科学青年基金， 24万，主持， 2021-2023。

Ø  河南省科技厅重点研发与推广专项 （科技攻关）项目， 10万，主持，2021-2022。

Ø  中国博士后科学基金面上项目， 8万，主持，2021-2022。

Ø  华南肿瘤国家重点实验室开放课题，5万，2021-2022。

代表文章（近5年)

[1]   Liang Jing，Hu   Zhuo (本人指导的2021级硕士) , Bi Ying,   Cheng Han, Yu Kunjie, Yue Cai-Tong, Wang Xianfang, Guo Wei-Feng*, A   Survey on Evolutionary Computation for Identifying Biomarkers of Complex   Disease, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, doi:   10.1109/TEVC.2024.3414442. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 11.7，中科院一区)

[2]   Qiao Kangjia, Liang Jing*, Guo Wei-Feng*,Hu Zhuo, Yu Kunjie, Suganthan   Ponnuthurai Nagaratham. Knowledge-embedded constrained multiobjective   evolutionary algorithm based on structural networkcontrol principles for   personalized drug targets recognition in cancer, Information Science, 2024.   doi: 10.1016/j.ins.2024.121033 (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 8.1，中科院一区)

[3] Wan   Han-Wen (本人指导的2019级本科生) , Wu   Meng-Han, Zhao Wen-Shan , Cheng Han , Bi Ying , Wang Xian-Fang, Zhang   Xiang-Rui, Li Yan , Guo Wei-Feng*. Label reusing based graph neural   network for unbalanced classification of personalized driver genes in cancer.   Applied Soft Computing, 2024, 159. （计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子8.7，中科院分区一区）

[4]   Hu Wei, Yang houyi, Guo Weifeng*, Xiao Na, Yang Xiaopeng*, Ren   Xiangyang*. STC-UNet: Renal tumor segmentation based on enhanced feature   extraction at different network levels. BMC   Medical Imaging. 2024 (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子2.900， JCR分区Q2)   

[5]   Liang, Jing, Hu, Zhuo (本人指导的2021级硕士)，Li, Zong-Wei,   Qiao, Kang-Jia, Guo, Wei-Feng*, Multi-Objective Optimization Based   Network Control Principles for Identifying Personalized Drug Targets With   Cancer, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024,28(5):1322-1335. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 14.3，中科院一区)

    [6] Liang Jing，Li   Zong-Wei (本人指导的2020级硕士), Sun   Ze-Ning, Bi Ying, Cheng Han, Zeng Tao*, Guo Wei-Feng   *, Latent space search based multimodal optimization with personalized   edge-network biomarker for multi-purpose early disease prediction, Briefings   in Bioinformatics, 2023,24(6):bbad364.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子9.5，中科院分区一区）

[7] Liang Jing，Li Zong-Wei (本人指导的2020级硕士), Yue Cai-Tong, Hu Zhuo, Cheng Han, Liu Ze-Xian, Guo   Wei-Feng*, Multi-modal optimization to identify personalized   biomarkers for disease prediction of individual patients with cancer, Briefings   in Bioinformatics, 2022, 23(5): bbac254.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子13.994，中科院分区一区）

 [8] Liang Jing, Hu Zhuo (本人指导的2021级硕士), Li   Zong-Wei, Bi Ying, Cheng Han, Guo Wei-Feng*. A novel evolutionary constrained multi-objective   optimization method for identifying personalized drug targets combining with   structural network control principles[C]//2023 5th International   Conference on Data-driven Optimization of Complex Systems (DOCS). EI   2023.(会议最佳论文)

[9] Zhang Shao-Wu*, Wang Zhen-Nan (本人指导的2019级西北工业大学硕士), Li Yan, Guo Wei-Feng*, Prioritization of   cancer driver gene with prize‑collecting   steiner tree by introducing an edge weighted strategy in the personalized   gene interaction network, BMC Bioinformatics, 2022, 23 (341). (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子3.000， JCR分区Q2)

 [10] Guo Wei-Feng, Yu   Xiangtian, Shi Qian-Qian, Liang Jing*，Zhang Shao-Wu*, Zeng Tao*. Performance assessment of   sample-specific network control methods for bulk and single cell biological   data analysis. PLoS computational biology, 2021, 17(5):e1008962. (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子4.779， JCR分区Q1)

[11] Guo Wei-Feng, Zhang   Shao-Wu*, Feng Yue-Hua, Liang Jing，Zeng Tao*, Chen Luonan*. Network   controllability-based algorithm to target personalized driver genes for discovering   combinatorial drugs of individual patients. Nucleic Acids Research.   2021, 49(7):e37.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子16.971，中科院分区一区）

[12] Guo Wei-Feng, Zhang   Shao-Wu*, Zeng Tao*, Tatsuya Akutsu, Chen Luonan*. Network control principles   for identifying personalized driver genes in cancer. Briefings in   Bioinformatics, 2020, 21(5): 1641-1662.（生物信息领域顶级期刊，计算生物学Top1，发表当年影响因子8.990，中科院分区一区）

[13] Guo Wei-Feng, Zhang   Shao-Wu*, Li Yan，Zeng   Tao, Gao Jianxi*，Chen   Luonan*. A novel network control model for identifying personalized driver   genes in cancer. PLoS computational biology, 2019, 15(11):e1007520.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子4.428，中科院分区一区）

[14] Guo Wei-Feng, Zhang   Shao-Wu*, Liu Li-Li, Liu Fei，Shi   Qian-Qian，Zhang   Lei, Tang Ying, Zeng Tao*, Chen Luonan*. Discovering personalized driver   mutation profiles of single samples in cancer by network control strategy. Bioinformatics,   2018, 34 (11): 1893-1903）.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子5.481，中科院分区一区）

[15] Guo Wei-Feng, Zhang   Shao-Wu*, Shi Qian-Qian, Zhang Cheng-Ming, Zeng Tao*, Chen Luonan*. A novel   algorithm for finding optimal driver nodes to target control complex networks   and its applications for drug targets identification. BMC Genomics,   2018, 19: 924. (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子3.501， JCR分区Q1)

[16] Xue   Han, Zhang Qingfeng, Wang Panqin, Cao Bijin, Jia Chongchong, Cheng Ben, Shi   Yuhua, Guo Wei-Feng, Wang Zhenlong, Liu Ze-Xian*, Cheng Han*.   qPTMplants: an integrative database of quantitative post-translational   modifications in plants, Nucleic Acids Research, 2022, 50   (D1):D1491–D1499.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子19.16，中科院分区一区）

[17] Liang Jing, Qiao Kangjia, Yu   Kun-Jie*, Qu Bo-Yang, Yue Cai-Tong, Guo Wei-Feng, Wang Ling. Utilizing   the Relationship Between Unconstrained and Constrained Pareto Fronts for   Constrained Multiobjective Optimization. IEEE Transactions Cybernetics.   2022. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 19.118，中科院一区)

[18] Qiao Kangjia, Liang Jing*, Yu   Kun-Jie, Guo Wei-Feng, Yue Cai-Tong, Qu Bo-Yang. Benchmark problems   for large-scale constrained multi-objective optimization with baseline   results. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 86: 101504. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 10.000，中科院一区)

其他信息

Ø  本人长期从事生物医疗大数据挖掘、计算智能、图信号机器学习等研究，以人工智能算法在复杂疾病中的应用为导向，擅长生物网络建模、人工智能模型与算法开发和多组学数据分析。招收自动化、计算机等方向的硕士研究生和学有余力的本科生。欢迎对机器学习、数据挖掘、生物信息算法开发、生物医学应用等感兴趣的同学报考硕士研究生！