个人简历

2007年-2011年：毕业于澳大利亚墨尔本MONASH大学，高级科学荣誉学士学位，大学本科学历；
20012年-2015年：毕业于澳大利亚墨尔本MONASH大学，计算数学专业，博士研究生学历
工作经历
2011年3月-2014年12月：莫纳什大学教学助理：ENG1091,ENG2091课程助教工作
2015年9月-至今：合肥工业大学数学学院统计系，副研究员，任外事秘书
科研项目
1.MathematicalmodelingofT-cellactivationinthelymphaticsystem,2013-2014,Microbiology@Monash
2.基因调控网络的多尺度数学建模与参数推断，2017.1-2019.12，国家自然科学青年科学基金
3.近似贝叶斯计算及其在基因调控网路建模中的应用研究，2017.7-2019.6，安徽省自然科学基金荣获荣誉
2009，2010年：莫纳什大学院长奖
2011年：莫纳什大学朱比利荣誉奖学金
莫纳什大学国际优秀奖学金
最佳统计荣誉学位奖
2012，2013年IEEEBIBM会议学生旅行奖
2012-2014年莫纳什研究生奖学金
莫纳什国际研究生科研奖学金
2014年澳洲数学协会生物信息研讨大会最佳海报评审三等奖

研究领域

生物数学，基因调控网络数学建模

近期论文

1.QianqianWu,KateSmith-Miles,TianshouZhouandTianhaiTian,Stochasticmodelingofbiochemicalsystemsofmulti-stepreactionsusingasimplifiedtwo-variablemodel.BMCSystemsBiology,7(4):s14,2013.
2.QianqianWu,EricSWWong,ZuojinZhu,Adata-processingapproachforexploringwater-usemaneuverofhigh-risebuilding.BuildingServicesEngineeringResearchandTechnology,35(4):341-348,2013.
3.QianqianWu,KateSmith-MilesandTianhaiTian,ApproximateBayesiancomputationschemesforparameterinferenceofdiscretestochasticmodelsusingsimulatedlikelihooddensity.BMCBioinformatics,15(S12):s3,2014.
4.QianqianWu,FengJiangandTianhaiTian,SensitivityandrobustnessanalysisforstochasticmodelofNanoggeneregulatorynetwork.InternationalJournalofBifurcationandChao,25(07),2015.
5.QianqianWuandTianhaiTian.Stochasticmodelingofbiochemicalsystemswithmultistepreactionsusingstate-dependenttimedelay:[J].ScientificReports,2016,6.
6.QianqianWu,KateSmith-MilesandTianhaiTian,Atwo-variablemodelforstochasticmodellingofchemicaleventswithmulti-stepreactions.Proceedingsofthe2012IEEEBioinformaticsandBiomedicine(BIBM),pages1-6,2012.
7.QianqianWu,KateSmith-MilesandTianhaiTian,ApproximateBayesiancomputationforestimatingrateconstantsinbiochemicalreactionsystems.Proceedingsofthe2013IEEEBioinformaticsandBiomedicine(BIBM),pages416-421,2013.
8.WangJ,WuQ,HuXT,etal.Anintegratedapproachtoinferdynamicprotein-geneinteractions-AcasestudyofthehumanP53protein.[J].Methods,2016,110:3-13.
9.魏安华,吴茜茜,朱祚金.用稳定双共轭梯度方法数值求解球坐标系下的Poisson方程[J].中国科学技术大学学报,2017,47(8).