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专职教师

刘明伟 副教授

2020年05月25日 09:42  点击:[]

刘明伟(1975.12~),男,理学博士,重庆市忠县人。研究生导师,重庆医科大学临床检验诊断学重点实验室副教授,重庆医科大学仪器学与信息化教研室副主任,重庆医科大学“虫虫医客”众创空间运营负责人,创新创业导师。

教育背景

1997.9-2001.7, 四川农业大学农学院“生物技术”专业学士学位

2001.9-2006.7, 四川农业大学农学院“生物化学与分子生物学”理学博士

2010.10-2011.10, 上海生物信息技术研究中心,访问学者

 我在CQMU : http://gs.cqmu.edu.cn/Gmis/dsfc/dsfcgrxx/102299

         

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8061-0532

 

团队站点 http://mlab.liumwei.org

搭上生命研究的高新快车,开启生命信息解密的奇妙之旅,让数据和信息成为跨越成功、跨越自己永不枯竭的动力。

研究方向:肿瘤生物信息与临床转化、肠道微生物生物信息及免疫诊疗生物信息

基于异源异构融合和语义知识技术,聚焦肿瘤、肠道微生物、免疫诊疗等生物文献数据、组学数据与临床数据的多层面、多水平整合与挖掘,探寻肿瘤基因、免疫应答、肠道微生物及其表达(种群)变化、分子网络、分子分型与临床表型等关系,探究肿瘤发生、发展分子机制(包括免疫作用与肠道微生物作用),实现肿瘤生物标志物的发现验证、免疫诊疗及临床诊疗转化。

医学开发:医学检验智造(基于开源技术,如Arduino、Raspberry Pi、Drupal等的即时检测智能云端设备与解决方案),医学医疗应用(医学知识传播与移动教育;医学检验大数据及人工智能;WebVR/XR医学应用研究)

教科项目

1.      2018-2021年 重庆市科委自然科学基金(重点):共享大数据人工智能诊断平台构建与多领域应用,NO. cstc2018jscx-mszdX0022 (排名第6)

2.      2018-2021年 重庆市科委自然科学基金:一种核酸前处理集成技术的研发与应用,NO. cstc2018jscx-msybX0010 (主研)

3.      2016-2019年 国家自然科学基金:基于UDG介导PCR、磁性纳米富集和链置换反应的SNPs准确快速检测方法,NO.81672112(主研)

4.      2015-2018年 国家自然科学基金: 一种新型肺炎链球菌矿化纳米蛋白疫苗——疫苗的构建、热稳定性及其免疫保护效应研究,NO.81571622(排名第三)

5.      2012-2015年 重庆市科委自然科学基金:中性粒细胞胞外陷阱(NETs)抗肺炎链球菌性中耳炎的机制研究,NO.cstc2012jjA10014(主研)

6.      2015-2017年 重庆医科大学:基于HTML5富媒体交互技术的网络课程内容建设技术平台研究,NO.JY150203(项目主持人)

7.      2012~2015年,重庆市科委面上项目:基于基因组学和生物信息学的多血清型肺炎链球菌毒力因子变异及毒力组研究, NO:cstc2012jjA0016(项目主持人)

8.      2007~2009年,重庆医科大学: 生物信息平台快速部署系统BioInfoServOS的构建与开发”,NO: XBYB2007103. (项目主持人,http://bioinfoserv.liumwei.org)

9.      2011~2014年,重庆市科委面上项目: 针对TCS系统中YycG蛋白的抗菌中药先导化合物的高通量筛选,NO: cstc2011jjA10063(项目参与者,排名第三)

10.    2009-2010年 重庆医科大学:尿液分析仪三维虚拟仿真系统的研究与开发(项目参与者,排名第二) 

论文情况

1.      Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Guizhi Pan*, Youjin Hao, Bo Li, Ting Ye, Yinghong Li, Fei Long, Lixin Xia and Mingwei Liu#, ExoBCD: a comprehensive database for exosomal biomarker discovery in breast cancer. Briefs in bioinformatics, 2020 (DOI: 10.1093/bib/bbaa088; IF 9.101)

2.      Xuanyi Wang*, Zixuan Chai*, Yinghong Li, Fei Long, Youjin Hao, Guizhi Pan, Bo Li and Mingwei Liu#, Identification of potential biomarkers for anti-PD-1 therapy in melanoma by weighted correlation network analysis[J]. Genes, 2020, 11(4), 435. (DOI:10.3390/genes11040435; IF: 3.331).

3.      Wu Y*, Song T*, Liu M*, et al. PPARG Negatively Modulates Six2 in Tumor Formation of Clear Cell Renal Cell Carcinoma[J]. DNA and cell biology, 2019.

4.      Nie X, Wei J, Hao Y, et al. Consistent Biomarkers and Related Pathogenesis Underlying Asthma Revealed by Systems Biology Approach[J]. International journal of molecular sciences, 2019, 20(16): 4037.

5.      Jie Dai*, Mingwei Liu*, Li Zhang et al., Involvement of catalase in the protective benefits of metformin in mice with oxidative liver injury. (2014). Chemico-Biological Interactions, 216:34-42.)

6.      Shuangcheng Li*, Mingwei Liu*, Ping Li et al., Fine mapping of a new dominant minute-grain gene, Mi3, in rice. (2012). Molecular Breeding, .(973项目、国家基础研究项目: 2011CB100101) (*共同第一作者)

7.      Han Sun., Chen Chen., Meng Shi, Dandan Wang, Mingwei Liu, Daixi Li, Pengyuan Yang, Yixue Li., Lu Xie. Integration of mass spectrometry and RNA-Seq data to confirm human ab initio predicted genes and lncRNAs. Proteomics. (2014). Vol. 14 (23-24):  2760-2768.

8.      LIU Ming-wei, LIU Yong, WANG Shi-quan, DENG Qi-ming, LI Ping. Genetic analysis and mapping for the dominant short grain Mi3(t) in rice. (2005). Rice Science, 12(4): 243-248. (国家自然科学基金NSFC: 2003AA212030) 

团队主要成员 

潘桂芝,女,2016级硕士研究生。主要基于整合组学生物信息,研究人类肠道微生物与疾病健康的问题

人类健康不仅仅与自身遗传基因相关,还与人类自身体内/体外数量庞大的微生物菌群相关。据初步估 计,人体微生物基因组(也称为微生物环境基因组、宏基因组或元基因组,英文为Metagenome或Microbial Environmental Genome)基因数目总和是人类基因组基因数目总和的上百倍,它们的变化在人类疾病发生发展过程中扮演极其重要的作用。最新研究进展表明,肠道菌群(Gut Microbiota)的异常很可能是肥胖、高血压、糖尿病、冠心病和中风等代谢性疾病的直接诱因。因此,研究人类肠道微生物(包括病源微生物和有益微生物),将有助于人类的健康评估与监测、新药研发和个体化用药,以及慢性病的早期诊断与免疫治疗等。为此,基于肠道微生物组的生物信息研究具有重要的科学价值和意义。

汪宣佚,女,2017级硕士研究生。主要基于外泌体和组学数据挖掘,分析筛选肿瘤生物标志物。

随着基因测序、靶向治疗和分子诊断技术的快速发展,肿瘤治疗已向精准诊断和个体化治疗方向快速迈进。合适剂量的合适药物施与合适患已成为肿瘤临床精准诊疗的基本特点。肿瘤标志物因其应用简便、安全可靠、机体无创、兼具较高敏感性和特异性、检测结果准确可靠、假阳性和假阴性极少等特点,业已成为临床医学工作中不可或缺的重要手段。外泌体是近年来液体活检最有力的检测手段,是癌症生物标志物新的来源和理想载体,具有样本易获取、非侵入性、癌症/肿瘤早期实时动态检测、监测与评估等优良特性,是癌症精准医学(precision oncology)实施的关键工具。

同时,大量研究实践表明,充分利用组学数据进行差异基因表达、节点基因、分子网络、代谢通路等分析,同时结合已有研究文献的语义知识挖掘和临床表型数据的关联分析(即多组学数据、文献数据和临床数据的整合、综合与系统分析),是提高肿瘤标志物发现、鉴定的有效途径和方式。

柴子轩,男,2018级硕士研究生。主要基于知识语义、知识图谱及组学数据,分析筛选免疫诊疗生物标志物

龙飞,男,2019级硕士研究生。主要基于组学数据和生物信息手段,研究感染性疾病分子机制及诊断生物标志物

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