研究领域

数据挖掘、机器学习、生物信息学。

个人简介

男，湖南衡阳人。博士生导师、2022年国家高层次海外重点人才，同年回国工作。曾全职在海内外著名高校及科研单位从事教学和科研工作近30年。长期致力于人工智能和生物信息前沿课题相关研究和创新。提出了“显露模式”理论和挖掘算法、水挤水密“双疏水”生物假说、最大二分子图和闭模式之间的一到一映射关系。在数据挖掘、机器学习和生物信息学领域的顶级期刊和国际会议上发表280多篇高质量学术论文，其中原创论文单篇引用达1500余次。

学习经历

墨尔本大学，博士，计算机科学与软件工程，1998.01–2001.03 

河北工业大学，硕士，计算机应用，1991.09-1994.04

国防科技大学，学士，应用数学，1987.09-1991.07

工作经历

2022.11-现今，深圳理工大学，杰出教授 

2011.03-2022.11，悉尼科技大学，历任副教授，正教授 

2010.08-2011.03，新加坡国立大学，资深研究员 

2007.06-2010.07，南洋理工大学，副教授 

2001.03-2007.06，新加坡资讯与通信研究院，历任博士后，研究员，资深研究员 

1997.03-1998.01，墨尔本大学，初级研究员 

1995.06-1997.03，香港城市大学，研究助理

国际影响力

入选全球前2%顶尖科学家榜单，2016年ADMA先进数据挖掘技术和应用国际大会程序委员会主席之一，2017InCoB国际生物信息学大会主席，2018GIW国际基因组学大会程序委员会主席之一，国际期刊《PLoS Computational Biology》编委。

所获荣誉

亚洲技术革新金奖（2003）、数据科学创新奖（2017）

科研成果

主持国家自然科学基金海外合作基金、新加坡和澳大利亚国家科学基金项目多项。

最近代表性文章包括： 

1.Generating mutants of monotone affinities towards stronger protein complexes through adversarial learning. Tian Lan, Shuquan Su, Pengyao Ping, Tao Liu, Gyorgy Hutvagner, Yi Pan, Jinyan Li*. Nature Machine Intelligence. Volume 6, issue 3, page 315–325, March 2024. 

2.Optimizing Differential Expression Analysis for Proteomics Data via High-Performing Rules and Ensemble Inference. Hui Peng, He Wang, Weijia Kong, Jinyan Li* and Wilson Goh*. Nature Communications. 15, Article number: 3922, May 2024.