个人简历

陈俊杰，分别于2013年和2018年获得哈尔滨工业大学大学硕士和博士学位，随后相继在美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校、天普大学从事博士后研究工作。研究课题集中于面向生物医学大数据的分析、隐私保护研究和机器学习归因推理。近五年发表SCI期刊论文15篇（其中JCR一区9篇，中科院一区4篇，5篇论文曾被选为ESI热点论文），会议论文4篇（其中1篇获得最佳论文），Google Scholar引用1400余次，H-index为12，另有国家专利2个，参与国家面上项目2项和参与撰写书籍1本。参与国际人类基因结构变异联盟（Human Genome Structure Variant Consortium，HGSVC）相关研究成果发表于《Science》。目前是多个知名SCI期刊审稿人（Briefings in Bioinformatics, Bioinformatics, IEEE-ACM TCBB）。
招生信息
每年招硕士生1-2名，欢迎对深度学习、人工智能及其在生物医疗大数据分析的应用研究有兴趣的研究生加入课题组。要求对数据分析、建模有较强的动手能力，以及较为独立的思考能力。
也欢迎对自我有较高要求、课余时间充足的本科同学进入课题组学习，并参与高水平的科研项目和学术论文工作，为今后出国深造、读研、就业提前打好基础。
教育经历
2013.09-2018.01 哈尔滨工业大学（深圳） 计算应用技术 博士
2011.09-2013.07 哈尔滨工业大学（深圳） 计算科学与技术 硕士
2007.09-2011.07 河南科技大学 数学与应用数学 学士
工作经历
2021.02--今 哈尔滨工业大学（深圳） 助理教授
2019.09--2021.02 美国天普大学 博士后
2018.03-2019.08 美国北卡罗莱纳大学 夏洛特分校 博士后
书籍：
1. eQTL Analysis: Methods and Protocols. (Responsible for Chapter 7: Statistical and Machine Learning Methods for eQTL Analysis.), Springer US. 2019.

专利:
1. 刘滨，陈俊杰，郭明月. 基于序列依赖频率矩阵的生物序列进化信息提取方法. 专利号：ZL 2016 1 0911060.8
2. 刘滨，陈俊杰，王晓龙. 蛋白质远程同源性检测方法及装置. 专利号：ZL 2015 1 0057034.9

研究领域

基于机器学习技术的生物医学大数据分析
个性化医疗和精准医疗是现代生物医学发展的目标，其中的关键技术是通过对生物医学大数据分析揭示人类基因的调控机制。该研究基于机器学习和深度学习等人工智能技术研究人类全基因组和生物医学大数据，揭示特定生物学过程和重大疾病的发生发展过程。
面向生物医学数据的隐私保护计算
随着机器学习技术对生物医学大数据的赋能，使得个性化医疗、精准医疗成为可能。然而在对大规模、高质量的生物医学数据建模的同时，数据和模型导致的隐私泄漏也已成为亟需解决的问题。该研究借助差分隐私、联邦学习、同态加密等信息安全和机器学习理论技术，提出多场景安全可信的生物医学数据的隐私保护方法。
机器学习模型中的归因推理
在生物医疗研究中，最重要的是寻找致病基因及作用机理。虽然现代的深度学习技术能够提供很好的预测准确性，但人们很难解释哪些因素是重要的致病因子。该研究提出可解释的机器学习模型，帮人们寻找起主要作用的致病因子和药物的靶点特征。""

近期论文

SCI期刊论文：
13.Peter Ebert#, Peter A. Audano#, Qihui Zhu#, Bernardo Rodriguez-Martin#, David Porubsky, Marc Jan Bonder, Arvis Sulovari, Jana Ebler, Weichen Zhou, Rebecca Serra Mari, Feyza Yilmaz, Xuefang Zhao, PingHsun Hsieh, Joyce Lee, Sushant Kumar, Jiadong Lin, Tobias Rausch, Yu Chen, Jingwen Ren, Martin Santamarina, Wolfram H？ps, Hufsah Ashraf, Nelson T. Chuang, Xiaofei Yang, Katherine M. Munson, Alexandra P. Lewis, Susan Fairley, Luke J. Tallon, Wayne E. Clarke, Anna O. Basile, Marta Byrska-Bishop, André Corvelo, Mark J.P. Chaisson, Junjie Chen, Chong Li, Harrison Brand, Aaron M. Wenger, Maryam Ghareghani, William T. Harvey, Benjamin Raeder, Patrick Hasenfeld, Allison Regier, Haley Abel, Ira Hall, Paul Flicek, Oliver Stegle, Mark B. Gerstein, Jose M.C. Tubio, Zepeng Mu, Yang I. Li, Xinghua Shi, Alex R. Hastie, Kai Ye, Zechen Chong, Ashley D. Sanders,MichaelC.Zody,Michael E. Talkowski, Ryan E. Mills, Scott E. Devine, Charles Lee*, Jan O. Korbel*, Tobias Marschall*, Evan E. Eichler*. De novo assembly of 64 haplotype-resolved human genomes of diverse ancestry and integrated analysis of structural variation. Science, 2021, eabf7117. (SCI，影响因子：41.845，JCR：Q1，h-index：1058)
12.Xinghua Shi, Saranya Radhakrishnan, Jia Wen, Jin Yun Chen, Junjie Chen, Brianna Ashlyn Lam, Ryan E. Mills, Barbara E. Stranger, Charles Lee, and Sunita R Setlur*. Association of CNVs with methylation variation, Genomic Medicine 2020, 5(1): 41. (SCI，影响因子：5.631，JCR：Q1， h-index：11)
11.Junjie Chen and Xinghua Shi*. Sparse convolutional denoising autoencoders for genotype imputation. Genes, 2019, 10(9): 652. (SCI，影响因子：3.759，JCR：Q2，h-index：40)
10.Junjie Chen, Mingyue Guo, Xiaolong Wang and Bin Liu*. A comprehensive review and comparison of different computational methods for protein remote homology detection. Briefings in Bioinformatics 2018,19(2):231-244. (SCI，影响因子：8.990，JCR：Q1，h-index：90，ESI热点论文)
9.Junjie Chen, Mingyue Guo, Shumin Li and Bin Liu*. ProtDec-LTR 2.0: An improved method for protein re-mote homology detection by combining pseudo protein and supervised Learning to Rank, Bioinformatics 2017, 33(21):3473-3476. (SCI，影响因子：5.61，JCR：Q1，h-index：335)
8.Bin Liu*, Junjie Chen, Mingyue Guo, and Xiaolong Wang. Protein remote homology detection and fold recognition based on Sequence-Order Frequency Matrix. IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2017, 16(1):292-300. (SCI，影响因子：3.015，JCR：Q1，h-index：59)
7.Junjie Chen, Bingquan Liu*, and Dong Huang. Protein remote homology detection based on an ensemble learning approach. BioMed Research International 2016, 2016: 5813645. (SCI，影响因子：2.276，JCR：Q3， h-index：94)
6.Bin Liu*, Junjie Chen, Xiaolong Wang, Application of learning to rank to protein remote homology detection. Bioinformatics 2015, 31(21):3492-3498. (SCI，影响因子：5.61，JCR：Q1，h-index：335，ESI热点论文)
5.Bin Liu*, Junjie Chen, Xiaolong Wang, Protein remote homology detection by combining Chou’s distance-pair pseudo amino acid composition and principal component analysis. Molecular Genetics and Genomics 2015, 290(5):1919-1931. (SCI，影响因子：2.797，JCR：Q3， h-index：111)
4.Bin Liu*, Junjie Chen and Shanyi Wang, Protein remote homology detction by combining pseudo dimer composition with an ensemble learning method, Current Proteomics, 2016, 13(2):86-91. (SCI，影响因子：0.680，JCR：Q4， h-index：20)
3.Shumin Li, Junjie Chen, and Bin Liu*. Protein remote homology detection based on bidirectional long short-term memory. BMC bioinformatics 2017, 18: 443. (SCI，影响因子：3.242，JCR：Q1， h-index：183)
2.Bin Liu*, Fule Liu, Xiaolong Wang, Junjie Chen, Longyun Fang, and Kuo-Chen Chou*: Pse-in-One: a web server for generating various modes of pseudo components of DNA, RNA, and protein sequences. Nucleic Acids Research, 2015, 43(W1), W65-W71. (SCI，影响因子：11.501，JCR：Q1， h-index：452，ESI热点论文)
1.Bin Liu*, Longyun Fang, Junjie Chen, Fule Liu, and Xiaolong Wang. miRNA-dis: microRNA precursor identification based on distance structure status pairs, Molecular BioSystems 2015, 11:1194-1204. (SCI，影响因子：3.336，JCR：Q2，h-index：82，ESI热点论文)
会议论文：
4.Junjie Chen, Wendy Hui Wang and Xinghua Shi. Differential Privacy Protection Against Membership Inference Attack on Machine Learning for Genomic Data. Pacific Symposium on Biocomputing (PSB). The Virtual Big Island of Hawaii. January 5-7, 2021.
3.Junjie Chen, Mohammad Mowlaei and Xinghua Shi. Population-scale Genomic Data Augmentation Based on Conditional Generative Adversarial Networks. Proceedings of the 11th ACM International Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Health Informatics (ACM-BCB). Virtual Event, USA. Sep. 21-24, 2020.
2.Junjie Chen and Xinghua Shi. A Sparse Convolutional Predictor with Denoising Autoencoders for Phenotype Prediction. Proceedings of the 10th ACM International Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Health Informatics (ACM-BCB). Niagara Falls, NY, USA. Sep. 7-10, 2019.
1.Junjie Chen, Mingyue Guo, Xiaolong Wang, Bin Liu*. SOFM-Top: protein remote homology detection and fold recognition based on Sequence-Order Frequency Matrix. International Conference on Intelligent Computing (ICIC). Liverpool, UK. August 7-10, 2017. (Best Paper)