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杨力
博士,复旦特聘研究员,复旦大学医学遗传研究院兼职PI
地址:东安路131号,上海 200032
电话:18930970856
邮箱:liyang_fudan@fudan.edu.cn
实验室主页:http://yang-laboratory.com;https://yanglab.github.io

学术任职

复旦大学生物医学研究院研究员

教育经历

学士,兰州大学 (1994.9-1998.7)
博士,中科院上海生科院生物化学与细胞生物学研究所 (1998.9-2004.3)

工作经历

研究助理,中国科学院上海生命科学研究院 (2004.04-2004.07)
博士后,美国耶鲁大学 (2004.07-2006.12)
博士后,美国康涅狄格大学健康中心 (2007.01-2010.09)
科研处处长,中国科学院上海生命科学研究院 (2010.10-2011.07)
研究员,中国科学院-德国马普学会计算生物学伙伴研究所/上海营养与健康研究所 (2011.7-2022.01)
研究员,复旦大学,生物医学研究院(2022.02-至今)

所获人才项目

基金委杰出青年基金 2019
万人计划科技创新领军人才2017
科技部中青年科技创新领军人才 2015
中科院百人计划 2012
上海市“浦江人才”计划 2011

所获奖项

兰州大学优秀毕业生 1998
Connecticut Stem Cell Seed Award (USA) 2010
明治生命科学奖 2014
中科院优秀导师奖 2015
中国科学院大学-BHPB导师科研奖 2015
中科院百人计划终期评估“优秀”2016
中科院优秀导师奖 2017
中科院上海营养与健康研究所优秀员工 2018
中国生物化学与分子生物学会“2014年度邹承鲁杰出研究论文奖” 2018
中科院上海营养与健康研究所优秀员工 2019
2019年度中国生物信息学十大应用 2019
中科院上海营养与健康研究所优秀员工 2020
上海科技大学优秀特聘教授 2020
上海市自然科学一等奖 2022(排名第二)
国家自然科学二等奖 2023(排名第二)
爱思唯尔中国高被引学者 2020、2021、2022、2023
科睿唯安全球高被引科学家 2022、2023
上海市生物信息学会杰出贡献奖 2023

主要研究方向

研究组长期从事生物信息学及前沿交叉技术创新体系研究。近5年主要创建和利用一系列高效计算生物学分析新流程开展大数据研究,围绕外显子环形RNA生成加工和功能作用新机制、 基因表达多维调控及互作网络、高效基因组碱基编辑新体系开发和应用等前沿领域合作探索,取得了一系列重要原创成果。相关论文发表在Cell、Mol Cell、Nat Biotechnol、Genome Biol和Genome Res等(其中ESI 高被引论文十余篇),被Cell、Science和Nat Rev Mol Cell Biol等多次专评;受邀在Cell、Science和Trends Cell Biol 等发表通讯或共同通讯作 者综述及专评10余篇;Google Scholar引用大于23,000次,申请专利10余项。所培养的研究生多人次获得吴瑞奖学金、中科院院长奖学金、博士研究生国家奖学金和上海市优秀毕业生等, 所培养的博士后多人次入选国家“博新计划”和上海市“超级博士后”激励计划。

代表论文

(1) Wu Y*, Ma J*, Yang X*, Nan F*, Zhang T*, Ji S, Rao D, Feng H, Gao K, Gu X, Jiang S, Song G, Pan J, Zhang M, Xu Y, Zhang S, Fan Y, Wang X, Zhou J, Yang L#, Fan J#, Zhang X# and Gao Q#. Neutrophil profiling illuminates anti-tumor antigen-presenting potency. Cell, 2024, 187: 1422-1439

(2) Ma XK*, Zhai SN and Yang L*. Approaches and challenges in genome-wide circular RNA identification and quantification. Trends Genet, 2023, 39: 897-907

(3) Chen LL*, Bindereif A, Bozzoni I, Chang HY, Matera AG, Gorospe M, Hansen TB, Kjems J, Ma XK, Pek JW, Rajewsky N, Salzman J, Wilusz JE*, Yang L*, Zhao F. A guide to naming eukaryotic circular RNAs. Nat Cell Biol, 2023, 25: 1-5

(4) Yuan GH#, Wang Y#, Wang GZ and Yang L*. RNAlight: a machine learning model to identify nucleotide features determining RNA subcellular localization. Brief Bioinform, 2023, 24: bbac509

(5) Gao X#, Ma XK#, Li X, Li GW, Liu CX, Zhang J, Wang Y, Wei J, Chen J, Chen LL and Yang L*. Knockout of circRNAs by base editing back-splice sites of circularized exons. Genome Biol, 2022, 23: 16