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研究领域

n 表观转录组学和 RNA 表观遗传学：转录后的 RNA 修饰，如 5-甲基胞嘧啶和 N6-甲基腺苷，包括它们在疾病状态（癌症发生、病毒感染等）下的作用，RNA 甲基化相关酶（甲基转移酶和去甲基化酶）的特异性)，以及表观转录组相关的药物筛选策略。

n 生物信息学：数据挖掘与可视化技术，信息查询与共享与数据库开发，基于网络的生物信息学应用开发

n 机器学习和模式识别：聚类和分类方法、网络关联研究、并行计算的高性能计算（R/MATLAB/Scripting）

n 贝叶斯统计：马尔可夫链蒙特卡罗方法、非参数和生成建模、非负矩阵分解

n 下一代测序：NGS 数据分析和集成、基于计数的统计建模和数据挖掘

n 系统生物学：旨在系统级理解基因调控以及多种高通量数据类型和数据库与先进的多元技术的集成。

n 精准医疗和个性化医疗：基因疾病关联、基因变异分析、靶向测序

工作经历

讲师（2013-2015）、副教授（2015-2017）、高级副教授（2017-至今），西安交利物浦大学生物科学系 - 2013年至今

利物浦大学健康与生命科学学院综合生物学研究所博士生导师 - 2013 年至今

麻省理工学院和哈佛博德研究所斯坦利精神病学研究中心副科学家 - 2012 年至 2014 年

生物信息学家和生物信息学核心设施主管，麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所 - 2012 至 2013

博士后，德克萨斯大学安东尼奥分校 - 2011 至 2012

教育背景

博士, 德克萨斯大学圣安东尼奥分校，美国德克萨斯州圣安东尼奥 - 2011

理学硕士, 德克萨斯大学圣安东尼奥分校，美国德克萨斯州圣安东尼奥 - 2008

理学士, 西北工业大学, 西安, 中国 - 2006

获得荣誉

n 2018年入选江苏省“双创计划”（科技副总项目，与苏州精准医疗科技有限公司合作）

n 2017年入选江苏省"六大人才高峰"高层次人才培养计划 （XYDXX-118，新一代信息技术产业，资助类型: C）

n 2016年入选苏州工业园区科教创新区“高端人才集聚工程”（科教骨干人才，教学科研突出贡献类）

科研项目

1、基于小样本的RNA甲基化测序数据高分辨率差异分析方法研究

2、RNA甲基化修饰高通量测序数据的生物信息方法开发以及RNA甲基化修饰调控网络的系统重建

3、基于非参数贝叶斯推断的RNA甲基化谱分解及关键致病酶基因的预测

4、基于小样本的RNA甲基化测序MeRIP-5、Seq数据的差异分析方法

6、肿瘤精准诊断的智能信息技术

7、RNA 甲基化测序技术m6A-seq的系统性偏差以及数据分析方法优化

8、阐明不同种类RNA修饰间的协同调控关系

9、分解RNA甲基化谱以识别转录后修饰的关键致病酶基金

10、基于MeRIP-seq数据的表观转录组分析软件工具开发

11、利用非参量贝叶斯模型重建表观转录层的基因调控网络

专    利

1、Compact SegUnet自学习模型、构建方法及应用

2、基于Compact SegUnet自学习模型的双染色体图像切割方法

3、弯曲染色体图像拉直模型生成方法、模型的应用、系统、可读存储介质及计算机设备

4、基于BagPix2Pix自学习模型的弯曲染色体图像拉直方法、系统、存储介质及装置

5、图像分类方法、模型、存储介质及电子设备

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发表文献

n Yue Wang, Kunqi Chen, Zhen Wei, Frans Coenen, Jionglong Su and Jia Meng*, MetaTX: deciphering the distribution of mRNA-related features in the presence of isoform ambiguity, with applications in epitranscriptome analysis, Bioinformatics, 2020

n Kunqi Chen#, Bowen Song#, Yujiao Tang#, Zhen Wei*, Qingru Xu, Jionglong Su, João Pedro de Magalhães, Daniel J. Rigden and Jia Meng*, RMDisease: a database of genetic variants that affect RNA modifications, with implications for epitranscriptome pathogenesis, Nucleic Acids Research, 2020

n Kunqi Chen#, Zhen Wei#, Qing Zhang#, Xiangyu Wu#, Rong Rong, Zhi-Liang Lu, Jionglong Su, João Pedro de Magalhães, Daniel J Rigden and Jia Meng*, WHISTLE: a high-accuracy map of the human N6-methyladenosine (m6A) epitranscriptome predicted using a machine learning approach, Nucleic Acids Research, 2019 (ESI top 1% highly cited paper)

n J. Meng*, X. Cui, M. K. Rao, Y. Chen, and Y. Huang*, “Exome-based analysis for RNA epigenome sequencing data,” Bioinformatics, vol. 29, pp. 1565-1567, June 15, 2013 2013.

n J. Meng, S. J. Gao, and Y. Huang*, “Enrichment constrained time-dependent clustering analysis for finding meaningful temporal transcription modules,” Bioinformatics, vol. 25, pp. 1521-7, Jun 15 2009.

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