研究员-凯发k8官网登录vip

中国科学院新疆理化技术研究所  研究员                 2023.11－至今

中国科学院新疆理化技术研究所  副研究员               2022.12－2023.11

德国默克集团                 人工智能首席科学家      2020.10－2022.11

ibm研究院                    研究科学家              2018.11－2020.10

教育背景:     

计算机科学       香港理工大学         博士           2012.11－2018.11  

主要研究领域及成就：

主要研究方向为人工智能表示学习，复杂网络分析，生物医学分子网络分析、智能类器官等。入选国家海外高层次人才引进项目，天池计划领军人才项目，主持及参与新疆杰出青年科学基金，国家自然科学基金面上项目、青年项目等。曾担任德国默克集团人工智能首席科学家，负责人工智能与生物医疗交叉领域的全球创新研发工作。目前担任bmc bioinformatics等多家sci期刊副编辑。担任aaai、acl、emnlp、bibm、amia等国际顶级会议程序委员会委员、领域主席，ccf生信专委会执行委员，中国生物工程学会生物医药大数据专委会委员。曾获 ijcai dcm best paper、icic best paper、中华医学会智能辅助诊疗大赛一等奖。

主要荣誉：

国家海外高层次人才

新疆“天池计划”领军人才

新疆自然科学基金杰出青年项目

icic 2023, best paper

ijcai dcm 2020，best paper

中华医学会智能辅助诊疗创新大赛，一等奖

中国中文信息学会智能医疗对话诊疗大赛，三等奖

代表性文章：

（1） bo-wei zhao, lei wang, peng-wei hu, leon wong, xiao-rui su, bao-quan wang, zhu-hong you, lun hu. “fusing higher and lower-order biological information for drug repositioning via graph representation learning. ” ieee transactions on emerging topics in computing, 2023. 

（2） yue-chao li, zhu-hong you, chang-qing yu, lei wang, leon wong, lun hu, peng-wei hu, yu-an huang. "ppaedti: personalized propagation auto-encoder model for predicting drug-target interactions.” ieee journal of biomedical and health informatics, 2023, 27(1): 573-582.

（3） xin luo, liwei wang, peng-wei hu, lun hu. predicting protein-protein interactions using sequence and network information via variational graph autoencoder. ieee/acm transactions on computational biology and bioinformatics, 2023, 10.1109/tcbb.2023.3273567, 1-13 .

（4）jiajia li, feng tan, cheng he, zikai wang, haitao song, pengwei hu, xin luo, saliency-aware dual embedded attention network for multivariate time-series forecasting in information technology operations, ieee transactions on industrial informatics, 2023.

（5）bo-wei zhao, xiao-rui su, peng-wei hu, yu-peng ma, xi zhou, lun hu. a geometric deep learning framework for drug repositioning over heterogeneous information networks. briefings in bioinformatics, 2022, 23.6, bbac384.

（6）lun hu, zhenfeng li, zehai tang, cheng zhao, xi zhou, peng-wei hu, effectively predicting hiv-1 protease cleavage sites by using an ensemble learning approach. bmc bioinformatics, 2022, 23.1: 447.

（7）lun hu, hong yan, peng-wei hu, tiantian he, exploiting higher-order patterns for community detection in attributed graphs. integrated computer-aided engineering 28.2 (2021): 207-218.

（8）peng-wei hu, yu-an huang, keith cc chan, and zhu-hong you, learning multimodal networks from heterogeneous data for prediction of lncrna-mirna interactions. ieee transactions on computational biology and bioinformatics, 2020, 17(5): 1516-1524

（9）yu-an huang, peng-wei hu, keith cc chan, and zhu-hong you. “graph convolution for predicting associations between mirna and drug resistance.” bioinformatics, 2020, 36, no. 3: 851-858.

（10）peng-wei hu, keith cc chan, and zhu-hong you. large-scale prediction of drug-target interactions from deep representations. in 2016 international joint conference on neural networks (ijcnn), pp. 1236-1243. ieee, 2016.

研究领域：

 人工智能，生物医疗信息，智能类器官