刘雷——复旦大学生物医学研究院研究员

专家信息：

刘雷，男，博士，复旦大学生物医学研究院PI，中科院上海生命科学研究院系统生物学重点实验室研究员，上海生物信息技术研究中心副主任。

刘雷教授，博士生导师，复旦大学智能医学研究院（筹）常务副院长，国际健康科学信息学研究院（IAHSI）院士教授，智能医学研究院（筹）常务副院长；健康医疗大数据、智能药学、生物信息学

1988年获北京大学遗传学学士；1991年毕获中国科学院发育生物学研究所发育生物学硕士；1997年获美国康涅狄格大学细胞生物学博士；1997至1999年在美国康涅狄格大学计算机科学与工程系从事博士后研究。曾任美国伊利诺伊大学（University of Illinois at Urbana-Champaign）生物技术中心生物信息学实验室主任（Director of Bioinformatics）、美国伊利诺伊大学动物学系助理教授、美国伊利诺伊大学国家超级计算中心(National Center for Supercomputing Application, NCSA)研究员（Faculty Fellow）。回国后，曾任中国科学院上海生命科学院“百人计划”研究员、复旦大学（附属）上海市公共卫生临床中心转化医学部主任、上海生物信息技术研究中心副主任、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长等职。 

教育及工作经历：

1984–1988年， 北京大学生物系获遗传学学士学位。

1988–1991年， 中国科学院发育生物学研究所获发育生物学硕士学位，后赴美留学。

1991–1997年， 美国康涅狄格大学，获细胞生物学博士学位。

1997–1999年，在美国康涅狄格大学计算机系继续博士后工作。

2000–2007年，受聘于美国伊利诺伊大学组建生物信息学实验室，并担任第一任主任。

2007年回国，入选中国科学院“百人计划”和上海市“浦江人才计划”。

2007–2013年，受聘于复旦大学。        

2013–至今，复旦大学，生物医学研究院研究员。        

2017–至今，复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长。

学术兼职及社会任职：

1. 国际计算生物学学会会员。

2. 美国医学信息学会会员。

3. 中国医药信息学会电子病历与电子健康档案专业委员会专家委员。

4. 中国医药生物技术协会生物医学信息技术分会常务委员。

5. 中国医药生物技术协会组织生物样本库分会委员。

主讲课程：

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培养研究生情况：

资料更新中…… 

招聘信息：

2015年上海复旦大学生物医学院刘雷老师课题组招聘1名科研助理 　　

招聘岗位：生物医学院刘雷老师课题组招聘科研助理1名 　　

岗位描述： 　　

独立开展生物医学信息、大数据相关的研究; 　　

协助指导研究生和PI的其他日常工作。 　　

招聘条件及要求： 　　

1.学位要求：硕士及以上 　　

2.专业要求：生物信息学、医学统计学、统计、生物统计、流行病学、计算机科学、数学相关行业。 　　

使用方式：租赁制 　　

联系人:刘雷 

研究方向：

生物医学信息学涉及生物信息学、图像信息学、临床信息学和公共卫生信息学。本组的主旨是研究与开发专业标准、软件技术、系统平台，从而有效地获取、存储、管理、分析，整合、共享生物医学信息和知识，提高疾病的检测、预防和治疗的水平，为政府、社会和医疗机构提供信息决策服务，并促进临床医疗和社区卫生工作。

研究方向

实验室研究领域涵盖生物医学信息学领域研究工作。主要方向为组学数据的分析与挖掘，生物网络的构建与分析，生物系统的建模与模拟，生物医学大数据整合与挖掘，临床决策支持，智能医疗技术和精准医学。

（1）组学数据分析，转录组数据分析，调控网络分析，测序分析等

通过分析包括癌症在内重大疾病在基因组，转录组，蛋白组，代谢组的转变和癌症之间的异质性，对疾病的发生，发展，分型从系统上探究。通过整合多组学数据，有效地利用多组学数据之间的互补性，系统而全面的解释癌症的机理。目前实验室已在肝癌，卵巢癌等疾病上做了大量工作并取得了可喜的成果。

通过转录组数据分析，实验室从大量样本表达谱中筛选出一组和HCC发病相关的lncRNAs，并鉴定了其表达特征。从中我们选取一个名为lncRNA DANCR的基因，并使用公共数据分析了该基因在肝癌发病中所起到异质性、表型、预后和调控机制（Yuan sx, Wang j et al. Hepatology. 2016）

（2）生物医学大数据平台和精准医疗

建立临床资料数据中心、样本库信息管理系统和组学数据库；通过文本挖掘整理收集临床电子病历中的结构化数据用于临床分析；药物临床试验信息管理系统；医学知识库构建与数据模型研发；精准医疗决策支持系统。

本课题组利用规范化的文献文本挖掘、人工校正等手段，构建精准医学知识库，并做展示。课题组目前已经承接十三五重大专项“疾病精准医疗知识库构建”。 “疾病研究精准医学知识库构建”

 该课题属于“精准医学”重点研发专项，于2016年获得国家科技部批准，项目牵头单位为复旦大学生物医学研究院，刘雷教授为项目首席，项目编号：2016YFC0901900，项目执行期2016-2020年。

该项目主要研究任务是针对恶性肿瘤、心脑血管等重大疾病在内的全疾病谱，集成生物医学本体和多类型医学文本资源，并融合多层次生物信息数据，分析生物通路和网络的特征，通过多维自动化与人工审编，构建精准医学研究知识库体系及知识推送系统，实现精准医学知识库的检索、展示、管理与共享，以及面向科研与临床不同需求的知识库应用。

（3）动态系统模型

动态系统模型能够更加真实的反应和模拟生物体内的各种生理进程。通过构建包括癌症在内的多种疾病增殖和代谢模型，模拟生物体内疾病的动态变化，为研究疾病的发生机理和建议治疗方法提供有效的帮助。

承担科研项目情况：

1.上海市“地高建”项目，复旦大学上海医学院医学科研数据中心，项目编号：DGF501010；年度：2020-持续，项目负责人，经费：2879万，主持。

2.国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项“疾病研究精准医学知识库构建”项目，项目编号：2016YFC09011900；年度：2016-2020，项目首席，经费：4632万，主持。 

3.国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”2018年度集成项目“真实世界大数据驱动的全景式健康医疗管理和服务模式研究”，项目编号91846302；年度：2019-2022，参与，经费：700万。 

4.上海市经信委软件和集成电路产业发展专项资金项目“基于认知计算的智能医疗云服务研发及产业化应用”项目，年度：2017-2020，参与，经费：150万。 

5.国家863数字医疗项目“医学知识库与临床决策支持系统”课题，课题编号：2012AA02A602；课题年度：2012-2015；总经费：1295万；承担任务：课题负责人 

6.上海市“浦江人才计划”项目，“针对个性化医疗的信息整合数据库”,2008～2010,项目主持人，20万元，（项目编号：08PJ14084） 

7.国家人保部留学回国人员科技活动择优资助重点项目，2008～2009“microRNA调控网络研究”,项目主持人，10万元 

8.国家高技术研究发展计划（863计划）目标导向类项目，“建立基于临床医疗信息共享平台的医疗决策支持系统”，2006～2008,项目主持人，480万元，(项目编号：2006AA02Z344）

9. 参与国家863项目“重大疾病分子分型信息化平台建设”、国家传染病重大专项课题“病毒性肝炎相关肝癌样本库及其相关共享数据库的建设及维护”课题等。

       10. 国家863生物大数据开发与利用关键技术研究项目“组学大数据的质量控制与临床应用标准化研究”课题，课题编号：2015AA020104；年度：2015-2017；承担任务：负责临床数据平台建设，子任务经费：112万

11. 基于重要疾病生物标志物的鉴定开发及应用。

12. 面向生物医学信息大数据共享服务子平台应用及示范。

13. 抗艾滋病病毒新药临床评价研究技术平台建设。

14. 病毒性肝炎相关肝癌样本保藏及相关数据库共享技术平台。

15. 个人健康信息智能获取技术及系统开发。

16. 重要病原生物与传染病转化医学研究协同创新平台。

17. 病原微生物实验室溯源和人员防护关键技术的研究。 

科研成果：

1. 多年来一直致力于生物医学信息学研究（包括基础研究和转化研究）：在基因组数据的拼接与注释、比较基因组学、基因芯片数据的分析与挖掘、生物网络的构建与分析、生物系统的建模与模拟、医疗数据共享整合与挖掘、临床决策支持、个性化医疗等方面做了大量工作，取得了一系列创新性成果。在转录调控网络及网络动态建模上提出了microRNA以转录因子为介导的两层调控机制；通过系统建模与模拟解析了细胞周期和生物时钟节律互相钳制的动态关系；创建了整合酶活性调控机制的代谢动力学模型；开发了基于基因本体模块的表达谱分析方法，可根据表达谱准确地找到生物功能相似的小分子及其相关的作用途径，在新药研发、药理毒理、小分子调控研究等方面具有广泛的应用前景。

2. 先后研发了一系列应用于医疗科研与实验的临床信息管理系统，包括：样本库信息管理系统、科研电子病例信息管理系统、实验室信息管理系统及随访和项目管理等系统，已获得多个软件著作权并在多家医院获得了良好的应用。结合基础研究中的组学数据，开发了基于基因多样性的个性化医疗临床决策支持系统，将基因、疾病、药物的信息相关联与整合；已获得多个软件著作权并申请了专利。

3. 着重生物医学信息学研究，在组学数据的分析与挖掘，生物网络的构建与分析，生物系统的建模与模拟，医疗数据共享、整合与挖掘，临床决策支持，个性化医疗等方面做了大量工作，取得了一系列创新性成果，研发了一系列医疗卫生软件系统，发表SCI论文60余篇，取得软件著作权20余项，申请专利6项。

4. 带领团队围绕医学知识库的构建和临床决策知识系统的研发，开展了医学知识库构建技术研究、数字化临床指南知识库与决策支持系统研发、数字化临床路径实现技术与应用模式研究、智能化合理用药系统研发、以及数字化人体仿真建模与辅助诊疗技术研究。

5. 在《Bioinformatics》、《PLoS Computational Biology》、《Nucleic Acid Research》《Journalof Biomedical informatics》等生物医学信息领域有较大影响的学术刊物发表SCI论文60余篇，同时还应邀参与编撰了四部专著，共同主编了《中国医疗卫生信息化进展》一书。

发明专利： 

1 检测人乳头瘤病毒的检测试剂盒及其制备和使用 韦朝春;蔡锴晔;刘雷;高军晖;李亦学;丁国徽;李轩 2009-04-17 2010-10-20

2 基于自然语言编写的医疗文档的信息抽提及格式转换系统 樊嘉;李亦学;吴伟忠;刘雷;张玮德;孙惠川;李作峰 2008-11-26 2009-05-27

［1］刘雷; 周凌霄; 施李丽, 一种医学影像知识库的构建方法及应用, 2018.11.30,中国, 201811457753.X    (专利)       实审

［2］刘雷; 周凌霄; 任和, 一种基于CT影像的肺结节分割方法, 2018.10.09, 中国, 201811180885    (专利)        实审

［3］刘雷; 周凌霄; 朱超宇, 一种混合专家系统在肺腺癌分类中给的应用方法,2019.08.23, 中国, 201910782827.5    (专利)       实审

［4］刘雷; 周凌霄; 王云鹏, 基于GAN和CNN的CT图像数据自动分类方法及设备2019.11.25, 中国, 201911163273.7    (专利)   提交申请

近年来在《Bioinformatics》、《PLoS Computational Biology》、《Nucleic Acid Research》《Journal of Biomedical informatics》等国际上有较大影响的学术刊物及学术会议上发表论文60余篇，绝大多数的论文影响因子在3.0以上。同时还应邀参与编撰了四部专著，共同主编了《中国医疗卫生信息化进展》一书。 

出版专著：

1. Lei Liu (2007) Bioinformatics, Chapter 27 of “Aquaculture Genome Technologies” Ed.Zhanjiang Liu, Blackwell，ISBN 9780813802039.

2.Lei Liu and Ali Abbas (2006) Bioinformatics in “Encyclopedia of BiomedicalEngineering”, Ed.Metin Akay , Wiley，ISBN 047124967X.

3.Peter Bajcsy, Lei Liu, Mark Band (2005) DNA microarray image processing in"DNA Array Image Analysis: Nuts&Bolts" Ed. Gerda Kamberova, DNA Press, ISBN9780966402759.

4.Bajcsy P., J. Han, Lei Liu and J. Young, (2004), “Survey of Bio-Data Analysis fromData Mining Perspective,” Chapter 2 of Jason T. L. Wang, Mohammed J. Zaki, Hannu T. T.Toivonen, and Dennis Shasha (eds.), Data Mining in Bioinformatics, Springer Verlag,ISBN 978-1-85233-671-4, pp.9-39.

5.Lei Liu , Hans Laufer (1998) Endocrine factors regulating crustacean reproductive maturation, in New Developments in Marine Biotechnology, ed. Le Gal and Halvorson, Plenum Press, New York, p89-91.
    
      6.《中国医疗卫生信息化进展》，姚志红主编，刘雷副主编 上海交通大学出版社，2010年9月。

代表性论文： 

1. Li, F., Zhou, L., Wang, Y., Chen, C., Yang, S., Shan, F., &Liu, L. (2022). Modeling long-range dependencies for weakly supervised disease classification and localization on chest X-ray. Quant Imaging Med Surg 2022;12(6):3364-3378. 

2. Sun, X., Xu, H, Liu, G.,Chen, J., Xu, J., Li, M., Liu, L. (2022). A Robust Immuno-Prognostic Model of Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Indicates Dynamic Interaction in Tumor Immune Microenvironment Contributes to Cancer Progression. Front Genet. 2022 Jun 3; 13:833989. 

3. Zhu, C., Yang, Z., Xia, X., Li, N., Zhong, F., & Liu, L. (2022). Multimodal reasoning based on knowledge graph embedding for specific diseases. Bioinformatics, 38(8), 2235-2245. 

4. Zhang R, Liu Z, Chang X, Gao Y, Han H, Liu X, Cai H, Fu Q, Liu L, Yin K. (2022). Clinical significance of chromosomal integrity in gastric cancers.. Int J Biol Markers, Jun 19. 

5. Liu, Y., Fu, Q., Peng, X., Zhu, C., Liu, G., & Liu, L. (2021). Attention-Based Deep Multiple-Instance Learning for Classifying Circular RNA and Other Long Non-Coding RNA. Genes, 12(12), 2018. https://doi.org/10.3390/genes12122018 

6. Liu, G., Liu, Z., Sun, X., Xia, X., Liu, Y., & Liu, L. (2021). Pan-Cancer Genome-Wide DNA Methylation Analyses Revealed That Hypermethylation Influences 3D Architecture and Gene Expression Dysregulation in HOXA Locus During Carcinogenesis of Cancers. Frontiers in cell and developmental biology, https://doi.org/10.3389/fcell.2021.649168 

7. Shi, L., Shi, W., Peng, X., Zhan, Y., Zhou, L., Wang, Y., Feng, M., Zhao, J., Shan, F., & Liu, L. (2021). Development and Validation a Nomogram Incorporating CT Radiomics Signatures and Radiological Features for Differentiating Invasive Adenocarcinoma From Adenocarcinoma In Situ and Minimally Invasive Adenocarcinoma Presenting as Ground-Glass Nodules Measuring 5-10mm in Diameter. Frontiers in oncology, 11, 618677. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.618677 

8. Wang, Y. , Wang, K. , Peng, X. , Shi, L. , & Liu, L. . (2021). Deepsdm: boundary-aware pneumothorax segmentation in chest x-ray images. Neurocomputing, 454(3) 

9. Liu, X., Wu, A., Wang, X., Liu, Y., Xu, Y., Liu, G., & Liu, L. (2021). Identification of metabolism-associated molecular subtype in ovarian cancer. Journal of cellular and molecular medicine, 25(20), 9617–9626. https://doi.org/10.1111/jcmm.16907 

10. Peng, X., Yang, S., Zhou, L., Mei, Y., Shi, L., Zhang, R., Shan, F., & Liu, L. (2021). Repeatability and Reproducibility of Computed Tomography Radiomics for Pulmonary Nodules: A Multicenter Phantom Study. Investigative radiology, 10.1097/RLI.0000000000000834. Advance online publication. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000834 

11. Shi, L., Zhao, J., Peng, X., Wang, Y., Liu, L., & Sheng, M. (2021). CT-based radiomics for differentiating invasive adenocarcinomas from indolent lung adenocarcinomas appearing as ground-glass nodules: Asystematic review. European journal of radiology, 144, 109956. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109956 

12. Xu, W., Guo, W., Lu, P., Ma, D., Liu, L., & Yu, F. (2021). Identification of an autophagy-related gene signature predicting overall survival for hepatocellular carcinoma. Bioscience reports, 41(1), BSR20203231. https://doi.org/10.1042/BSR20203231 

13. Xu, W., Chen, Z., Liu, G., Dai, Y., Xu, X., Ma, D., & Liu, L. (2021). Identification of a Potential PPAR-Related Multigene Signature Predicting Prognosis of Patients with Hepatocellular Carcinoma. PPAR research, 2021, 6642939. https://doi.org/10.1155/2021/6642939 

14. Gang Liu#, Wenhui Xie#, Mingming Jin#, Ping Li, Liu Liu, Lei Liu$, Gang Huang$. Transcriptomic analysis reveals a WNT signaling pathway-based gene signature prognostic for non-small cell carcinoma. Aging (Albany NY). 2020 Oct 7;12(19):19159-19172. doi: 10.18632/aging.103724. 

15. Liu X, Liu G, Chen L, Liu F, Zhang X, Liu D, Liu X, Cheng X, Liu L. Untargeted Metabolomic Characterization of Ovarian Tumors. Cancers (Basel). 2020 Dec 4;12(12):3642. doi: 10.3390/cancers12123642. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33291756/ 

16. Cui, D., Liu, Y., Liu, G., and Liu, L. (2020). A Multiple-Instance Learning-Based Convolutional Neural Network Model to Detect the IDH1 Mutation in the Histopathology Images of Glioma Tissues. Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology. 

17. Liu, Y., Dou, Y., Lu, F., and Liu, L. (2020). A study of radiomics parameters from dual-energy computed tomography images for lymph node metastasis evaluation in colorectal mucinous adenocarcinoma. Medicine 99, e19251. 

18. Ren, H., Zhou, L., Liu, G., Peng, X., Shi, W., Xu, H., Shan, F., and Liu, L. (2020). An unsupervised semi-automated pulmonary nodule segmentation method based on enhanced region growing. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery 10, 233-+. 

19. Xu, W.F., Liu, Z.H., Ren, H., Peng, X.Q., Wu, A.S., Ma, D., Liu, G., and Liu, L. (2020). Twenty Metabolic Genes Based Signature Predicts Survival of Glioma Patients. J Cancer 11, 441-449. 

20. Chen, L., Liu, X., Li, M., Wang, S., and Cheng, X. (2020). A novel model to predict cancer﹕pecific survival in patients with early﹕tage uterine papillary serous carcinoma (UPSC).Cancer Med. 2020 Feb;9(3):988-998.Book Chapters:

21. Li, Y., Wu, A., Liu, G., and Liu, L. (2019). A Review of Methods to Quantify the Genomic Similarity of Topological Associating Domains. Journal of Computational Biology A Journal of Computational Molecular Cell Biology. 

22. Liu, X.-N., Cui, D.-N., Li, Y.-F., Liu, Y.-H., Liu, G., and Liu, L. (2019a). Multiple Omics data-based biomarker screening for hepatocellular carcinoma diagnosis. World Journal of Gastroenterology. 

23. Liu, Y., Yang, N., Peng, X., Liu, G., Zhong, H., and Liu, L. (2019b). One-lincRNA and five-mRNA based signature for prognosis of multiple myeloma patients undergoing proteasome inhibitors therapy. Biomedicine & Pharmacotherapy 118, 109254. 

24. Shi, W., Zhou, L., Peng, X., Ren, H., and Shi, Y. (2019). HIV-infected patients with opportunistic pulmonary infections misdiagnosed as lung cancers: the clinicoradiologic features and initial application of CT radiomics. Journal of Thoracic Disease 11, 2274-2286. 

25. Zhan, Y., Peng, X., Shan, F., Feng, M., and Zhang, Z. (2019). Attenuation and Morphologic Characteristics Distinguishing a Ground-Glass Nodule Measuring 5–10 mm in Diameter as Invasive Lung Adenocarcinoma on Thin-Slice CT. American Journal of Roentgenology 213, 1-9. 

26.Dong, C., Cui, D., Liu, G., Xu, H., Peng, X., Duan, J., and Liu, L. (2018). Cancer stem cell associated eight gene‑based signature predicts clinical outcomes of colorectal cancer. Oncology Letters. 

27.Liu, G., Chen, L., Ren, H., Liu, F., Dong, C., Wu, A., Liu, Z., Zheng, Y., Cheng, X., and Liu, L. (2018a). Seven Genes Based Novel Signature Predicts Clinical Outcome and Platinum Sensitivity of High Grade IIIc Serous Ovarian Carcinoma. International Journal of Biological Sciences 14, 2012-2022. 

28.Liu, Z.H., Lian, B.F., Dong, Q.Z., Sun, H., Wei, J.W., Sheng, Y.Y., Li, W., Li, Y.X., Xie, L., and Liu, L. (2018b). Whole-exome mutational and transcriptional landscapes of combined hepatocellular cholangiocarcinoma and intrahepatic cholangiocarcinoma reveal molecular diversity. Biochimica Et Biophysica Acta, S0925443918300383. 

29.Dong, C., Wang, X., Xu, H., Zhan, X., Ren, H., Liu, Z., Liu, G., and Liu, L. (2017). Identification of a cytokine-cytokine receptor interaction gene signature for predicting clinical outcomes in patients with colorectal cancer. International Journal of Clinical & Experimental Medicine 10, 9009-9018. 

49. Hui Wang, Weide Zhang, Qiang Zeng, Zuofeng Li, ,Kaiyan Feng, Lei Liu*, Extracting important information from Chinese Operation Notes with natural language processing methods, Journal of Biomedical Informatics(Received 4 January 2013; accepted 13 December 2013. published online 19 February 2014).

       50.  Yuan, S.X., Tao, Q.F., Wang, J., Yang, F., Liu, L., Wang, L.L., Zhang, J., Yang, Y., Liu, H., Wang, F., et al. (2014). Antisense long non-coding RNA PCNA-AS1 promotes tumor growth by regulating proliferating cell nuclear antigen in hepatocellular carcinoma. Cancer Lett 349, 87-94.

50. Juanjuan Xiao, Ying Wang, Zuofeng Li; Xufeng Zhang, Kaiyan Feng, Lei Liu*, Assessing the Gender Differences of Adverse Effects in HIV Infection Treatment Based on FDA AERS Database, Current Bioinformatics, 2013.5(8):583-590(8).

51. Bi-Qing Li, Hui Yu, Zheng Wang, Guohui Ding, Lei Liu*, MicroRNA mediated network and DNA Methylation in Colorectal Cancer, Protein Peptide Letter, 2013,3(20):1-12

52. Rudong Li and Lei Liu*. Characterizing criticality of proteins by systems dynamics: Escherichia coli central carbon metabolism as a working example. BMC Systems Biology, 2012，S11.

53. Bi-Qing Li, Tao Huang, Lei Liu*, Yu-Dong Cai*, Kuo-Chen Chou. Identification of Colorectal Cancer Related Genes with mRMR and Shortest Path in Protein-Protein Interaction Network. PLoS One, 2012,7(4):e33393.

54. Zuofeng Li, Xingnan Liu, Jingran Wen, Ye Xu, Xin Zhao, Xuan Li, Lei Liu,*, and Xiaoyan Zhang* DRUMS: A Human Disease Related Unique Gene Mutation Search Engine. HUMAN MUTATION, 2011, 32:E2259-E2265

55. Rudong Li, Yuanyuan Li, Ling-Yi Lu, Cong Ren, Yi-Xue Li, Lei Liu*. An improved kinetic model for the acetone-butanol-ethanol pathway of Clostridium acetobutylicum and model-based perturbation analysis. BMC Systems Biology, 2011, 5(Suppl.): S12.

56. Lele Hu, Lulu Zheng, Zhiwen Wang, Bing Li, Lei Liu*. Using Pseudo Amino Acid Composition to Predict Protease Families by Incorporating a Series of Protein Biological Features. Protein & Peptide Letters, 2011, 18(6):552-558.

57. Peng Jia, Liming Xuan, Lei Liu*, Chaochun Wei*. MetaBinG: Using GPUs to accelerate metagenomic sequence classification. PLoS One, 2011, 6(11):e25353.

58. The role of Hepatitis C Virus in the dynamic protein interaction networks of hepatocellular cirrhosis and carcinoma, Tao Huang, Lei Liu, Qi Liu, Guohui Ding, Yejun Tan, Zhidong Tu, Yixue Li, *Hongyue Dai, *Lu Xie, International Journal of Computational Biology and Drug Design, Inderscience, 4(1), pp 5-17, 2011.

59.Zhen Wang, Guohui Ding, Zhonghao Yu, Lei Liu, Yixue Li (2009) Modeling the age distribution of gene duplications in vertebrate genome using mixture density. Genomics 93(2):146-151. (共同通讯作者)

60. Zhuo Wang, Qi Chen, Lei Liu (2009) Relationship between topology and functions in metabolic network evolution. Chinese Science Bulletin 54(5):776-782.

61.Zhuo Wang, Xinguang Zhu, Xiao Chang, Yazhu Chen, Yixue Li, Lei Liu (2009) Though with constraints imposed by endosymbiosis, preferential attachment is still a plausible mechanism responsible for the evolution of the chloroplast metabolic network. J. Evol. Biol 22(1):71-79. (通讯作者)

62. Ruoyu Luo, Haibin Wei, Lin Ye, Kankan Wang, Fan chen, Lijun Luo, Lei Liu, Yuanyuan Li, M.James C.Crabbe, Li Jin, Yixue Li, Yang Zhong (2009) Photosynthetic metabolism of C3 plants shows highly cooperative regulation under changing environments: a systems biological analysis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 106(3):847-852.

63. Zhen Wang, Guohui Ding, Zhonghao Yu, Lei Liu, Yixue Li (2009) CHSMiner: a GUI tool to identify chromosomal homologous segments. Algorithms Mol. Biol 4(1):2.

64. Huseyin Kucuktas, Shaolin Wang, Ping Li, Chongbo He, Peng Xu, Zhenxia Sha, Hong Liu, Yanliang Jiang, Puttharat Baopraserkul, Benjaporn Somridhivej, Yaping Wang, Jason Abernathy, Ximing Guo, Lei Liu, William Muir, Zhanjiang Liu (2009)Construction of Genetic Linkage Maps and Comparative Genome Analysis of Catfish. Genetics (in press).

65. Yun Li, Pei Hao, Siyuan Zheng, Kang Tu, Haiwei Fan, Ruixin Zhu, Guohui Ding, Changzheng Dong, Chuan Wang, Xuan Li, H.-J. Thiesen, Y. Eugene Chen, Hualiang Jiang, Lei Liu, Yixue Li (2008) Gene expression module-based chemical function similarity search. Nucleic Acids Res 36(20):e137. (共同通讯作者)

66. Kirstin Replogle, Arthur P Arnold, Gregory F Ball, Mark Band, Staffan Bensch, Eliot A Brenowitz, Shu Dong, Jenny Drnevich, Margaret Ferris, Julia M George, George Gong, Dennis Hasselquist, Alvaro G Hernandez, Ryan Kim, Harris A Lewin, Lei Liu, Peter V Lovell, Claudio V Mello, Sara Naurin, Sandra Rodriguez-Zas, Jyothi Thimmapuram, Juli Wade, David F Clayton (2008)The Songbird Neurogenomics (SoNG) Initiative: community-based tolls and strategies for study of brain gene function and evolution.Genomics 9:131.

67. Bin Kang, Yuanyuan Li, Xiao Chang, Lei Liu, Yixue Li (2008) Modeling the effects of cell cycle m-phase transcriptional inhibition on circadian oscillation. PLoS Comput. Biol 4(3):e1000019. (共同通讯作者)

68.Kyung Seok Kim, Susan T.Ratcliffe, B.Wade French, Lei Liu, Thomas W.Sappington (2008) Utility of EST-derived SSRs as population genetics markers in a beetle. J.Hered 99(2):112-24.

69.Fudong Yu, Yixue Li, Lei Liu, Yuanayuan Li (2008) Comparative genomics of human-like Schistosoma japonicum genes.Genomics 91(2):152-157. (共同通讯作者)

70. Siyuan Zheng, Jia Sheng, Chuan Wang, Xiaojing Wang, Yao Yu, Yun Li, Alex Michie, Jianliang Dai, Yang Zhong, Pei Hao, Lei Liu, Yixue Li (2008) MPSQ: a web tool for protein-state searching. Bioinformatics 24(20):2412-3.

71.Guohui Ding, Zhonghao Yu, Jing Zhao, Zhen Wang, Yun Li, Xiaobin Xing, Chuan Wang, Lei Liu, Yixue Li (2008) Tree of life based on genome context networks. PLoS ONE 3(10): e3357.

72.Ray Ming , Shaobin Hou, Yun Feng, Qingyi Yu, Alexandre Dionne-Laporte, Jimmy H. Saw, Pavel Senin, Wei Wang, Benjaminv Ly, Kanako L.T.Lewis, Steven L.Salzberg, Lu Feng , Meghan R.Jones ,Rachel L. Skelton ,Jan E. Murray,Cuixia Chen,Wubin Qian,Junguo Shen, Peng Du, Morichael Eustice, Eric Tong, Haibao Tang, Eric Lyons, Robert E.pawl , Toddp.Micheal , Kerr Wall, Danny W.Rice, Henrik Albert, Mingli Wang, Yun J. Zhu, Michael Schatz, Niranjan Nagarajan, Ricelle A. Acob, Peizhu Guan, Andrea Blas, Ching Man Wai, Christine M. Ackerman, Yan Ren, Chao Liu, Jianmei Wang, Jianping Wang, Jong-Kuk Na, Eugene V. Shakirov, Brian Haas, Jyothi Thimmapuram, David Nelson, Xiyin Wang, John E. Bowers, Andrea R. Gschwend, Arthur L. Delcher, Ratnesh Singh, Jon Y. Suzuki, Savarni Tripath, Kabi Neupane, Hairong Wei, Beth Irikura, Maya Paidi, Ning Jiang, Wenli Zhang, Gernot Presting, Aaron Windsor, Rafael Navajas-Pérez, Manuel J. Torres, F. Alex Feltus, Brad Porter, Yingjun Li, A. Max Burroughs, Ming-Cheng Luo, Lei Liu, David A. Christopher, Stephen M. Mount, Paul H. Moore, Tak Sugimura, Jiming Jiang, Mary A. Schuler, Vikki Friedman, Thomas Mitchell-Olds, Dorothy E. Shippen, Claude W. dePamphilis, Jeffrey D. Palmer, Michael Freeling, Andrew H. Paterson, Dennis Gonsalves, Lei Wang,Maqsudul Alam. (2008) The draft genome of the transgenic tropical fruit tree papaya(Carica papaya Linnaeus). Nature 452(7190):991-6. 

73. Siyuan Zheng, …, Pei Hao*, Lei Liu*, Yixue Li*, 2008, MPSQ: A web tool for protein state searching, Bioinformatics. 2008 24(20):2412-2413.

74. Zhuo Wang, Xin-Guang Zhu, …, Yuanyuan Li, Yixue Li*, Lei Liu*, 2006, Exploring photosynthesis evolution by comparative analysis of metabolic networks between chloroplasts and photosynthetic bacteria, BMC Genomics., 7:100, doi: 10.1186/1471-2164-7-100.

75. Zhuo Fang, Jiong Yang, Yixue Li, 2006, Qingming Luo and Lei Liu*, Knowledge guided analysis of microarray data, J Biomed Inform, Volume 39, Issue 4, p:401-411.

荣誉奖励：

1. 2007年，入选中国科学院“百人计划”

2. 2007年，入选上海市“浦江人才计划”。

 

来自第二军医大学、复旦大学和中科院的研究人员利用Arraystar LncRNA芯片发现，一种叫做DANCR的长链非编码RNA通过解除对CTNNB1的抑制增强了肝癌的干性特征。该研究成果刊登在国际权威杂志Hepatology（影响因子11.665）

第二军医大学的周伟平（Wei-Ping Zhou）教授、孙树汉（Shuhan Sun）教授和复旦大学生物医学研究院的刘雷（Lei Liu）教授是这篇论文的共同通讯作者。周伟平教授的科研主攻方向是肝脏肿瘤的临床治疗及术后抗复发治疗研究。孙树汉教授的主要研究方向为分子遗传学研究。刘雷教授则主攻生物医学信息学研究。生物通 www.ebiotrade.com

传统的观点认为，肿瘤是由成熟细胞突变而来，是由均一的肿瘤细胞共同增殖构成，所有肿瘤细胞都有无限增殖的能力。然而近年来的研究发现，肿瘤组织中存在极少数干细胞样亚群，其具有无限增殖的潜能，在启动肿瘤形成和生长中起着决定性作用，而其余的大多数细胞经过短暂的分化，最终死亡。肿瘤的生长是肿瘤组织中极少量具有特殊表面标志的肿瘤干细胞增殖的结果。肿瘤干细胞理论提示肝癌可能也来源于肝癌干细胞，具有干性（干细胞）特征的一些肿瘤细胞有可能促进了肝癌的发病及进展。

长链非编码RNA（long noncoding RNA, lncRNA）是一组不具有编码蛋白功能的RNA转录本，其长度＞200nt。曾一度被认为是转录本的“噪音”，不具备生物学功能。然而，近几年来科学家们研究发现，lncRNA参与了生命周期每一阶段发生相关基因的调控，同时一旦异常表达可能导致体内生物学功能的紊乱，进而引发疾病甚至癌症。关于lncRNAs在肿瘤的发生发展中的作用已成为了肿瘤研究中一个全新的热点（延伸阅读：中科院Cell子刊：调控癌症干细胞的非编码RNA ）。生物通 www.ebiotrade.com

在这篇新文章中研究人员报告称利用全基因组分析鉴别出了一种与肿瘤相关的lncRNA——DANCR。他们在来自中国和韩国的两个肝癌组群（n = 135 和223）中分析了DANCR的表达水平和DANCR的预后意义。通过人为地调节DANCR（降低表达和过表达），探究了DANCR在肿瘤发生和定植中所起的作用，并采用荷瘤小鼠确定了治疗效应。

研究人员发现，lncRNA-DANCR在干细胞样肝癌细胞中过表达，这可以作为肝癌患者的一个预后生物标记物。一些实验表明，DANCR显著增强了肝癌细胞的干性特征，促进了肿瘤形成以及肝内外肿瘤定植。与之相反，抑制DANCR可以削弱干细胞特性，在体内干扰DANCR的作用可导致肿瘤细胞活力降低、肿瘤缩小，并改善小鼠存活率。生物通 www.ebiotrade.com

此外，他们还发现DANCR的作用很大程度上依赖于与CTNNB1结合并对其进行调控。DANCR结合CTNNB1阻止了miR-214、miR-320a和miR-199a对CTNNB1的抑制效应。随后他们在体内证实了这一观察发现，揭示出了一个涉及lncRNAs、mRNAs和microRNAs的新肿瘤形成机制。

新研究揭示出了DANCR提高干细胞特性的机制以及意义，并为肝癌提供了一个潜在的预后标记物以及治疗靶点。

来源：生物通 2015-05-19 

早上在位于徐家汇的复旦大学生物学研究院，中午在位于金山的上海市公共卫生临床中心，下午在位于张江的上海生物信息技术研究中心，复旦大学生物医学研究院研究员刘雷每天可能要奔波几十公里，所有的工作内容都围绕着一个主题——生物医学信息。

作为多年致力于生物医学信息学的科研工作者，刘雷站在时代的潮头，综合应用多门学科，在基因组数据的分析与挖掘、生物网络的构建与分析、生物系统的建模与模拟、医疗大数据整合与挖掘、临床决策支持、精准医学等方面做了大量工作，取得了一系列创新性成果。他用日复一日的勤奋与智慧，推动我国生物医学信息学向更高水平发展。

生物医学与计算机科学的双重人才

随着科学向综合性发展和大数据时代到来，各种交叉学科不断形成，生物医学信息学就是其中之一。

作为北京大学生物学系毕业的高材生，刘雷从一开始就选择了遗传学。后来，从中国科学院发育生物学研究所的硕士到美国康涅狄格大学分子与细胞生物学系的博士，刘雷在专业上日益精进，不断获得突破。当时，康涅狄格大学有一位生物系的老师，热衷研究分子进化，刘雷在他的影响下，对生物信息学产生了浓厚的兴趣。90年代，人类基因组计划正在轰轰烈烈地开展，生物信息学从中孕育而生。然而，生物信息学是一门交叉学科，融合了生物技术与计算机科学，这类复合型人才奇缺。刘雷抓住了这一契机，不顾别人疑惑的目光，毅然选择了到康涅狄格大学计算机系做博士后，从此成为兼备生物学与计算机技术的复合型人才。

1999年，博士后结束，由于刘雷既懂计算机又懂生物学，受聘于美国伊利诺伊大学香槟分校生物技术中心，组建生物信息学实验室并担任主任。在这里，刘雷进行服务器基础设施建设、基因组数据序列分析，还开课讲授生物信息的一些课程，各项工作顺利进行，成果迭出。“交叉学科存在语言的问题，你要听懂学计算机的人在说什么，也要听懂学生物的人在说什么。”在这种情况下，刘雷的双重学科背景为团队的沟通交流提供了便利，他一方面将生物学的问题转化成计算机的问题开展工作，一方面将计算机专用的算法与结果解释给生物学家们听，成为了不同学科之间沟通对话的桥梁。

为了适应交叉学科对不同专业人才的需求，生物信息学实验室招纳了计算机领域、生物领域、数学领域等不同领域的人才。刘雷在组建实验室的过程中对整个生物信息领域有了更加深切的了解，冥冥之中为他回国开展相关工作奠定了坚实的基础。

助力我国生物医学信息技术

2002年，上海生物信息技术研究中心成立，研究中心的两位负责人在去美国访问期间，与刘雷一见如故。应他们的邀请，刘雷从2003年开始担任上海生物信息技术研究中心客座研究员，逐渐与国内生物信息研究领域建立起广泛的交流和沟通。2007年，刘雷入选中科院“百人计划”正式回国，任中科院上海生命科学研究院系统生物学重点实验室研究员、上海生物信息技术研究中心副主任，用所学知识报效祖国。

面对数量大、内容层次复杂的医学证据，要想从中全面、系统、快速的获取最佳的医学知识和证据，就必须借助计算机巨大的存储和处理信息的能力。上世纪90年代之后，医疗信息化成为改进医疗服务质量、提高服务效率、把医疗卫生服务成本控制在民众可接受水平的主要技术手段。2010年，刘雷申请主持了国家高技术研究发展计划（“863”计划）项目“数字化医疗工程技术开发”中的第二课题“医学知识库与临床决策支持系统研发”，旨在为临床提供更为便捷和随需而得的医学知识和证据获取途径，促进医疗水平的提高。

在这一科研项目中，刘雷带领团队围绕医学知识库的构建和临床决策知识系统的研发，开展了医学知识库构建技术研究、数字化临床指南知识库与决策支持系统研发、数字化临床路径实现技术与应用模式研究、智能化合理用药系统研发、以及数字化人体仿真建模与辅助诊疗技术研究。

刘雷说：“现在医疗电子化程度已经很高了，有电子病例等各种系统，但是这些数据都是分散的，相互之间并不联通。我们想要建立一个数据中心，将分散的数据集中在一起，并整理成体系，以利于数据挖掘。”基于此，刘雷与团队研发了数字化临床指南知识库与决策支持系统。“当医生遇到一个难题，计算机的决策支持系统会将相关知识推送给他，省去了医生查阅文献的时间。”而对基层医生，知识库提供了一个医疗指南，“比如遇到高血压病人，系统会给基层医生提示，显示该做什么检查、开什么药，来辅助临床治疗”。

刘雷认为，数字化医疗不但在医学信息化、生物信息的发展过程中会起到重要作用，而且对构建和谐医患关系也大有裨益。“医患关系最大的问题是信息不对称。患者知道的很少，医生知道的很多，患者听不懂医生所说的专业术语。那么这时候还是沟通的问题，大家有误会就会造成医患关系紧张。”在刘雷看来，医学知识库和临床决策支持系统在给医生提供服务的同时，也应该给患者提供服务，要将医学知识库的知识进一步变得通俗易懂，让患者能够清楚了解。

曾经有医生不理解刘雷，“你们的工作难道要取代医生吗？”，他们认为，对患者解释医学知识只会浪费时间。刘雷解释说，“我是在帮你们，也是在帮助患者，让你们更好地沟通。只有这样工作才能更顺畅”。那么，如何让知识库更好地为患者服务呢？刘雷设想，现在中国的病人太多，排队等候时间很长，可以将患者排队等候的时间利用起来，将一些知识推送给患者，这样一来，患者对病况有所了解之后，再和医生沟通起来就会容易很多。

像马儿一样驰骋

如今，回国已有8年，刘雷说：“我做了正确的选择。”他目睹了2008年的北京奥运会，见证了2010年的上海世博会，中国大地上的一派欣欣向荣之景令他倍受鼓舞。“在国内，我有自己的实验室，承担大数据项目、‘863’项目，最近又在做精准医疗。这让我站得更高，看得更远。”

精准医疗是个性化医疗的延伸，将促使医学进入智能时代，产生颠覆式医学创新。刘雷说，他不久前刚去天津做了题为“生物医学信息——从大数据到精准医疗”的报告，精准医疗研究已经成为各国科研和医疗机构以及企业界高度关注和大力投入的重要研究领域。据刘雷介绍，精准医疗是一个很庞大的项目，一是要做生物信息数据分析总结，二是做临床数据信息的采集分析，三是软件和产品的开发。最终，要实现从临床数据到样本、到分析、再到知识库和临床决策支持系统的整合。

如今，刘雷身任多职，学校、医院、研究院，他到处奔忙，乐此不疲。他笑着说：“我是属马的，奔跑是马儿的天性。”

而在刘雷的众多身份中，他最为看重的一个是教师。现在他带的学生既有中科院上海生命科学研究院的、又有复旦大学的，学生来自计算机、数学、生物、药学各个领域。在培养学生上，刘雷喜欢给学生独立自由的空间，他对学生说，“当你们博士毕业的时候就该成为某个领域的专家”，并经常鼓励他们发挥主观能动性，用智慧去克服难题。他觉得，自由的空间更能激发学生的想象力，而过于约束学生会让他们陷于被动。

人的一生有很多路可以走，刘雷对学生的未来十分宽容和乐观。“其实学生博士毕业以后还是可以有所选择的，并不是每一个人都必须要做科研。当发现自己不适合做科研的时候，完全可以选择其他的路。”刘雷用自身的经历，指引学生走进科研大门，让他们看到科研的精彩。

来源：科学中国人 2015年第11期