杜朴风

个人简介

杜朴风,副教授,硕士研究生导师。CCF高级会员(生物信息学专业组委员,计算机应用专业委员会委员,学术工委通讯委员)。中国人工智能学会会员(生物信息学与人工生命专业委员会委员)
现招收2017年秋季入学硕士研究生(含专业学位),2018年秋季入学硕士研究生。咨询
长期招收优秀本科生加盟课题组参与科研项目。

联系方式

地址:天津市津南区海河教育园内雅观路135号天津大学55楼B323。
邮政编码:300354

主要经历

2013年07月-今: 天津大学,计算机科学与技术学院,副教授
2012年12月-2014年12月: 香港城市大学,计算机系,访问博士后(香江学者)
2010年01月-2013年06月: 天津大学,计算机科学与技术学院,讲师
2005年09月-2010年01月: 清华大学,自动化系/清华信息科学与技术国家实验室,博士研究生,2010年1月获博士学位(专业:控制科学与工程)
2001年09月-2005年07月: 清华大学,自动化系,本科生,2005年7月获学士学位(专业:自动化)

研究方向

基于机器学习的生物序列分类
蛋白质亚细胞定位预测
蛋白质翻译后修饰位点预测
RNA编辑位点预测
分子网络系统行为分析
针对特定肿瘤的药物组合和药物重用发现
蛋白质异常定位组的计算预测
高效生物序列分析软件开发
蛋白质序列特征快速抽取软件
蛋白质序列特征可视化系统

科研项目

国家自然科学基金,基于信息融合的高分辨率蛋白质定位预测,主持;
教育部新教师基金,利用蛋白质相关性网络融合多种信息的蛋白质动态定位预测,主持;
天津市自然科学基金,融合多种异质信息的高分辨率动态蛋白质定位预测,主持;
北洋学者-青年骨干教师计划,蛋白质结构与功能计算预测,主持;
天津大学自主创新基金,在基因本体子空间中针对特定拓扑蛋白的定位预测,主持。

所获荣誉

2016年天津大学青年教师讲课大赛二等奖;
2014年天津大学“北洋学者-青年骨干教师”;
2013年“香江学者”奖;
2012年全国优秀博士学位论文(提名奖);
2011年北京市优秀博士学位论文;
2010年天津大学“十佳优秀青年教工”(提名奖);
2010年清华大学“优秀研究生”;
2007年全国百篇最具影响力的国际学术论文奖。

培养学生

2014级:焦亚森:独立指导,考研入学,获国家奖学金,优秀毕业生,校三好学生。现工作单位:航天二院(物联网方向)

本科生教学

开源技术及应用;
C++程序设计与算法基础(英);
计算机软件技术基础(C++版)。

学术服务

期刊编委
高等教育出版社:Frontiers of Computer Science (青年编委)
MDPI出版社:Data(编委)
论文评阅人
Briefings in Bioinformatics; Bioinformatics; BMC Bioinformatics; IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics; Expert Review of Proteomics; Current Bioinformatics; Current Genomics; Current Proteomics; Evolutionary Bioinformatics; Amino Acids; PLOS ONE; Scientific Reports; Molecular Informatics; Molecular BioSystems; Applied Sciences; Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences; BioTechnologia; International Journal of Biomathematics; Acta BioTheoratica; Artificial Intelligence in Medicine; Computational and Mathematical Methods in Medicine; BioMed Research International; IET Biometrics; Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems; Journal of Theoretical Biology; Protein and Peptides Letters; Frontiers of Computer Sciences
会议PC
WABI2012; APCIIT2013; ICSEA2016; GIW2016; BIIP2016; CBC2016; ICIC2017; BIBM2016(Workshop)

代表论文

完整列表请参阅Google Scholar页面
[1]    Ya-Sen Jiao, Pu-Feng Du*, Predicting protein submitochondrial locations by incorporating the positional-specific physicochemical properties into Chou’s general pseudo-amino acid compositions, Journal of Theoretical Biology. 416 (2017) 81–87. (SCI, JCR2015 Q1)
[2]    Pu-Feng Du*, A Brief Review on Software Implementations and Algorithm Enhancements of Chou’s Pseudo-Amino Acid Compositions, Current Proteomics. 13 (2016) 105–112. (SCI, JCR2015 Q4)
[3]    Ya-Sen Jiao, Pu-Feng Du*, Predicting Golgi-resident protein types using pseudo amino acid compositions: Approaches with positional specific physicochemical properties, Journal of Theoretical Biology. 391 (2016) 35–42. (SCI, JCR2015 Q1)
[4]    Ya-Sen Jiao, Pu-Feng Du*, Prediction of Golgi-resident protein types using general form of Chou’s pseudo-amino acid compositions: Approaches with minimal redundancy maximal relevance feature selection, Journal of Theoretical Biology. 402 (2016) 38–44. (SCI, JCR2015 Q1)
[5]    Yasen. Jiao, Pufeng Du*, Performance measures in evaluating machine learning based bioinformatics predictors for classifications, Quantitative Biology. (2016) 1–11.
[6]    Pufeng Du*, Shuwang Gu, Yasen Jiao, PseAAC-General: fast building various modes of general form of Chou’s pseudo-amino acid composition for large-scale protein datasets, International Journal of Molecular Sciences. 15 (2014) 3495–3506. (SCI, JCR2015 Q2, ESI 1%高被引)
[7]    Pufeng Du*, Lusheng Wang*, Predicting human protein subcellular locations by the ensemble of multiple predictors via protein-protein interaction network with edge clustering coefficients, PLoS ONE. 9 (2014) e86879. (SCI, JCR2015 Q1)
[8]    Pufeng Du*, Tingting Li, Xin Wang, Chao Xu, SubChlo-GO: predicting protein subchloroplast locations with weighted gene ontology scores, Current Bioinformatics. 8 (2013) 193–199. (SCI, JCR2015 Q4)
[9]    Pufeng Du, Chao Xu*, Predicting multisite protein subcellular locations: progress and challenges, Expert Rev Proteomics. 10 (2013) 227–237. (SCI, JCR2015 Q2)
[10]   Pufeng Du*, Yuan Yu, SubMito-PSPCP: predicting protein submitochondrial locations by hybridizing positional specific physicochemical properties with pseudoamino acid compositions, BioMed Research International. 2013 (2013). (SCI, JCR2015 Q3)
[11]   Pufeng Du*, Yang Tian, Yan Yan, Subcellular localization prediction for human internal and organelle membrane proteins with projected gene ontology scores, Journal of Theoretical Biology. 313 (2012) 61–67. (SCI, JCR2015 Q1)
[12]   Pufeng Du*, Xin Wang, Chao Xu, Yang Gao*, PseAAC-Builder: A cross-platform stand-alone program for generating various special Chou’s pseudo-amino acid compositions, Analytical Biochemistry. 425 (2012) 117–119. (SCI, JCR2015 Q2, ESI 1%高被引)
[13]   Pufeng Du*, Tingting Li, Xin Wang, Recent progress in predicting protein sub-subcellular locations, Expert Rev Proteomics. 8 (2011) 391–404. (SCI, JCR2015 Q2)
[14]   Pufeng Du, Shengjiao Cao, Yanda Li*, SubChlo: predicting protein subchloroplast locations with pseudo-amino acid composition and the evidence-theoretic K-nearest neighbor (ET-KNN) algorithm, Journal of Theoretical Biology. 261 (2009) 330–335. (SCI, JCR2015 Q1)
[15]   Pufeng Du, Yanda Li*, Prediction of protein submitochondria locations by hybridizing pseudo-amino acid composition with various physicochemical features of segmented sequence, BMC Bioinformatics. 7 (2006) 518.(SCI, JCR2015 Q1, ESI 1%高被引)