个人简历

简介：
周彦：深圳大学数学与统计学院副教授，硕士研究生导师。 2013年本硕博毕业于东北师范大学数学与统计学院，随后在美国伊利诺伊大学香槟分校从事博士后工作，2015年进入深圳大学工作。期间经常访问香港浸会大学，香港城市大学等。主要从事统计学，生物统计，机器学习，医学统计等数据科学方面的研究。获得“深圳市海外高层次人才” 和“南山区领航人才” 荣誉称号。获得深圳市孔雀计划奖励C类。主持国家两项，国家统计局项目一项，广东省项目一项，深圳市高端人才项目等总共六项，总经费240多万。 近年来以第一作者身份在Genome Research（影响因子：14.38），bioinformatics（影响因子：7.38），BMC Genomics（影响因子：3.86）等国际顶级期刊上发表高水平SCI论文二十余篇。 单篇最高引用次数近90次。目前任职广东省高等学校教学指导委员会委员，深圳大学统计学科助理。协会兼职广东省现场统计协会副秘书长，理事；中国工业统计协会理事；中国环境资源统计会议理事。担任Biometrics，BMC bioinformatics等杂志审稿人。
教育经历：
2002年9月~2006年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，本科, 应用数学专业
2006年9月~2008年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，硕士, 概率论与数理统计专业
2009年9月~2013年12月，东北师范大学, 数学与统计学院，博士, 概率论与数理统计专业
工作经历：
2014年1月~2015年1月， 美国伊利诺伊大学香槟分校，博士后
2015年1月~至今， 深圳大学，数学与统计学院，硕士研究生导师
2015年12月~2016年2月， 香港浸会大学，数学系，访问学者
2016年7月~2016年8月， 香港浸会大学，数学系，访问学者
2017年7月~2017年8月， 香港浸会大学，数学系，访问学者
2018年1月~2018年2月， 香港城市大学，数学系，访问学者
2018年3月~2018年4月， 南方科技大学，数学系，访问学者
2018年9月~2018年11月， 澳门大学，工商管理学院，访问学者
获得荣誉：
[1] 深圳市海外高层次人才“孔雀计划”C类人才;
[2] 南山区领航人才 C 类人才；
[3] R package

研究领域

主要从事统计学，生物统计，机器学习，医学统计等数据科学方面的研究"主持或参与项目：
[1] 深圳市高端人才启动项目（180万），主持，2018/01-2020/12；
[2] 国家自然科学基金青年科学基金项目（24万），主持，2018/01-2020/12；
[3] 国家统计局全国统计科学研究一般项目，主持，2017/09-2019/09；
[4] 国家自然科学基金数学天元青年基金项目（3万），主持，2016/01-2016/12
[5] 广东省自然科学基金博士科研启动项目（10万），主持，2016/06-2019/06；
[6] 深圳大学高水平大学建设科研项目（5万），主持，2016/01-2017/12；
[7] 深圳大学新引进教师科研启动项目（6万），主持，2015/06-2017/05；
[8] 国家自然科学面上项目，参与，2013/01-2016/12；
[9] 国家自然科学面上项目（5万），参与，2019/01-2022/12；
[10] 国家自然科学面上项目（12万），参与，2019/01-2022/12"

近期论文

[23]. Yan Zhou, Liya Fu, You-Gan Wang and Zhuoran Yang. (2019). A robust and efficient method for the accelerated failure time model with clustered and censored data. (Submitted).
[22]. Yan Zhou, Li Zhang, Jinfeng Xu, Guochang Wang and Xiaodong Yan (2019). Encoding the category to select the feature genes for single-cell RNA-seq classification. (Submitted).
[21]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Mingtao Zhao and Yan Zhou*. (2019). Efficient parameter estimation for multivariate accelerated failure time model via the quadratic inference functions method. Random Matrices: Theory and Applications
[20]. Yan Zhou, Yichuan Zhao, Junhui Wang and Tiejun Tong, (2019). Discriminant Analysis and Normalization Methods for Next-generation Sequencing Data, in New Frontiers of Biostatistics and Bioinformatics. Springer. book chapter 18
[19]. Yan Zhou, Jiadi Zhu, Tiejun Tong, Junhui Wang and Jun Zhang. (2019). A statistical normalization method and differential expression analysis for RNA-seq data between different species. BMC Bioinformatics (IF: 2.3), 20:163.
[18]. Ziqi Chen, Yan Zhou* (2019). New Test Statistics for Hypothesis Testing of Parameters in Conditional Moment Restriction Models. Communications in Statistics Theory and Methods，48(10), 2521–2528
[17]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Tiejun Tong and Xiang Wan. (2018). Classifying next generation sequencing data using a zero-infated Poisson model, Bioinformatics (IF: 7.3), 34(8), 1329–1335.
[16]. Yan Zhou, Jiadi Zhu. (2018). Methylation-level inferences and detection of differential methylation with MeDIP-seq data. PLoS ONE 13(8): e0201586. .
[15]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Anle Long and Yan Zhou*. (2018). A quadratic inference function for accelerated failure time model with clustered and censored data. Communications in Statistics - Simulation and Computation, https://doi.org/10.1080/03610918.2019.1619763
[14]. Weihua Zhao, Yan Zhou*, Heng Lian. (2018). Time-varying Quantile Single-Index Model for Multivariate Responses. Computational Statistics & Data Analysis, 127: 32-49.
[13]. Junhua Zhang, Bingqing Lin, Yan Zhou, Jun Zhang. (2018). Dimension Reduction Regressions with Measurement Errors Subject to Additive Distortion. Journal of Statistical Computation and Simulation,
[12]. Yan Zhou, Liya Fu, and Baoxue Zhang. (2017), Two Nonparametric Methods for ChangePoint Detection in Distribution. Communications in Statistics Theory and Methods(IF: 0.3), 46(6):2801-2815.
[11]. Jun Zhang, Yan Zhou*, Bingqing Lin, Yao Yu. (2017), Estimation and hypothesis test on partial linear models with additive distortion measurement errors, Computational Statistics and Data Analysis(IF: 1.18), 112: 114-128.
[10]. Yan Zhou, Guochang Wang, Jun Zhang, Han Li. (2017), A Hypothesis Testing Based Method for Normalization and Differential Expression Analysis of RNA-Seq Data, PLos One(IF:3.06),12(1).
[9]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Gaorong Li, Tiejun Tong and XiangWan. (2017), GD-RDA: A new regularized discriminant analysis for high dimensional data. Journal of Computational Biology(IF: 1.537), 24: 1-13.
[8].Jun Zhang, Qian Chen, Bingqing Lin, Yan Zhou. (2017), On the single-index model estimate of the conditional density function: consistency and implementation, Journal of Statistical Planning and Inference (IF: 0.73), 187: 56-66.
[7]. Jun Zhang, Yan Zhou*, Xia Cui,Wangli Xu. (2017), Semiparametric Quantile Estimation for Varying Coe_cient Partially Linear Measurement Errors Models, Brazilian Journal of Probability and Statistics (IF: 0.42), 32( 3), 616–656
[6]. Yan Zhou, Liya Fu, Jun Zhang, Yongchang Hui. (2016), A Reliability Test of a Complex System Based on Empirical Likelihood, PLos One(IF: 3.06), 11(10)
[5]. Guochang Wang, Yan Zhou, Xiang-Nan Feng, Baoxue Zhang (2015), The hybrid method of FSIR and FSAVE for functional effective dimension reduction. Computational Statistics andData Analysis ( IF: 1.14) 91, 64-77
[4]. Yan Zhou, Bo Zhang, Ting Wang, Nan Lin and Baoxue Zhang. (2013) methylMnM Tutorial (methylMnM package), Bioconductor. [http://epigenome.wustl.edu/MnM/methylMnM.pdf]& [http://epigenome.wustl.edu/MnM/
[3]. Bo Zhang, Xiaoyun Xing, Jing Li, Rebecca F. Lowdon, Yan Zhou, Nan Lin, Bao Xue Zhang, Paul J.Goodfellow, Ting Wang. (2014) Comparative DNA methylome analysis of endometrial carcinoma reveals complex and distinct deregulation of cancer promoters and enhancers. BMC Genomics doi:10.1186/1471-2164-15-868 (SCI) ( IF: 4.04)(cited 32)
[2]. Bo Zhang, Yan Zhou (Co-first author) , Nan Lin ....Baoxue Zhang and Ting Wang. (2013), Functional DNA methylation differences between tissues, cell types, and across individuals discovered using the M&M algorithm. Genome Research. 23:1522õ1540. 10.1101/gr.156539.113 (SCI) ( IF: 14.397)(cited 90)
[1]. Yan Zhou and Guochang Wang, (2010), A Goodness-of-fit Test Based on EmpiricalLikelihood and Application. Journal of Harbin University of Science and Technology, Vol. 15 No1. 87-91