机器学习、深度学习、凸优化
开发机器学习、深度学习和凸优化算法解决生物信息学问题
马佳妮
马佳妮,1996年4月出生,控制科学与工程博士后流动站师资博士后。共发表学术论文11篇,其中以第一作者发表8篇(JCR Q1 论文6篇,JCR Q2 论文2篇),单篇最高影响因子13.99。参与国家自然科学基金面上项目2项,主持江苏省科研创新计划项目1项。于2022年获得国家公派留学基金委资助,在墨尔本大学进行为期16个月的联合培养。担任JBHI、BMC Bioinformatics、Frontiers in Genetics等杂志审稿人。主要研究工作包括开发基于凸优化或深度学习的算法实现致病RNA甲基化位点及调控机制预测、药物发现和物种关键基因预测。在RNA甲基化方向上,围绕已知高置信度致病RNA甲基化位点稀少且相关预测模型缺失的问题,基于单视角子空间学习理论框架,提出RMDisA...
开发机器学习、深度学习和凸优化算法解决生物信息学问题