Principales logros de Liu Xiaole

Liu Xiaole ha publicado 70 artículos (26 artículos son (* * * mismo) primer autor o autor correspondiente), incluidos 19 artículos de la serie Nature/Cell (7 artículos son (* * * mismo) primer autor o autor correspondiente). Según Google Scholar, su índice H es 28, lo que significa que 28 de sus artículos han sido citados más de 28 veces. Ha sido invitada a dar informes académicos en 26 congresos internacionales y ha impartido 50 conferencias y seminarios en universidades e instituciones de investigación de todo el mundo. Se desempeña como revisora ​​de 19 revistas (incluidas Nature, Nature Genetics, Nature Reviews Genetics y Nature Biotechnology) y tres conferencias internacionales, y se desempeña como revisora ​​de Genomics, Annals of Applied Statistics, miembro del consejo editorial de "Biostatistics" y " Bioinformática BMC ". También formó parte de los comités organizadores y de programa de nueve conferencias científicas nacionales o internacionales en los Estados Unidos. Liu Xiaole se preocupa mucho por enseñar y educar a la gente. Durante los últimos cinco años, ha impartido ocho cursos y seminarios diferentes en varias instituciones académicas, incluidos tres cursos en la Universidad de Harvard y el Proyecto Dragon Star de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de 2007. Su equipo de investigación en Harvard está formado por estudiantes, programadores, analistas, postdoctorados e investigadores de diversos orígenes (4 físicos, 2 biofísicos, ingeniería química, ingeniería eléctrica, biología, bioinformática, 1 de cada uno en Ciencias de la Computación y 1 en Economía), y actualmente tiene 3 estudiantes de posgrado en la Universidad de Tongji. No sólo es mentora en investigación científica para los miembros del laboratorio, sino que también se preocupa por sus perspectivas de desarrollo profesional. La mayoría de los graduados de doctorado y postdoctorados de su grupo son profesores titulares en excelentes universidades (Universidad de California, San Francisco, Facultad de Medicina Baylor, Universidad de Arizona, Universidad Brigham Young, Universidad Tongji).

Liu Xiaole apareció en la portada de Chronicle of Higher Education en 2002, ganándose la reputación de mago de la bioinformática y estrella en ascenso. Recibió el Premio Claudia Adams Barr a la Investigación Básica Innovadora del Cáncer en 2005, el Premio al Recién Llegado del Programa de Investigación del Cáncer de Próstata del Departamento de Defensa en 2006 y el Premio de Investigación de la Fundación Sloan en 2008. Actualmente es investigadora principal de tres subvenciones del Departamento de Salud (NIH) de EE. UU. y una subvención del Departamento de Defensa, y coinvestigadora de seis subvenciones de los NIH. También forma parte de jurados de los programas de investigación médica del Departamento de Salud de EE. UU., la Fundación de Ciencias Naturales y el Departamento de Defensa.

De cara al futuro de la investigación biomédica, no solo dependeremos de biólogos experimentales que puedan diseñar experimentos excelentes y generar datos de alta calidad, sino que también dependeremos de la biología computacional que pueda analizar y extraer eficazmente los datos generados. . Hogar. Hay más datos genómicos de dominio público y más conocimiento que cualquier laboratorio. Con un rico conocimiento biológico y suficientes habilidades de desarrollo de algoritmos y minería de datos, los biólogos computacionales pueden utilizar de manera efectiva los datos públicos, encontrar patrones más rápidamente a partir de datos más relevantes, diseñar mejores experimentos biológicos y hacer contribuciones biológicas importantes a nuevos descubrimientos médicos. A medida que la tecnología de secuenciación de alto rendimiento siga mejorando, la generación de datos será tan fácil y suficiente como comprar en el supermercado para la investigación científica básica (utilizando organismos modelo y líneas celulares), la investigación médica traslacional (utilizando tejidos y órganos de pacientes normales y pacientes) y la investigación clínica. Se acortará la distancia entre estudios (contacto directo con el paciente). Dentro de cinco años, será posible secuenciar el genoma humano en una hora por menos de 100 dólares. Las direcciones, modelos y preguntas planteadas por los investigadores biomédicos serán completamente diferentes a los de hoy. Todo investigador biomédico debería preguntarse: ¿Cómo me preparo para este día? Xiaole Liu espera explorar los misterios de la biomedicina con estudiantes ambiciosos y talentosos.

Artículos representativos (# * * * con primer autor, * * * con autor correspondiente): 1. Liu, Brutlag DL, Liu JS (2002). Un algoritmo para encontrar sitios de unión proteína-ADN y su aplicación en experimentos de microarrays de inmunoprecipitación de cromatina. Biotecnología loca. 20(8):835-9.2 Johnson WE#, Li W#, Meyer CA#, et al., Liu (2006). MAT: Análisis basado en modelos de matrices de mosaicos de chip a chip. Actas de la Academia Nacional de Ciencias 103(33): 12457-62.

3. Liu*, Brown M* (2006). Análisis de todo el genoma de los sitios de unión del receptor de estrógeno. Nat Jenette. 38(11):1289-97.4 Ozsolak F#, Song JS#, Liu*, Fisherd* (2007). Mapa global de la estructura de la cromatina de promotores humanos. Nat Biotecnología. 25(2):244-8.5 Johnson DS#, Li W#, et al., Struhl K*, Myers RM*, Lieb JD*, Liu *(2008). Evaluación sistemática de la variabilidad en experimentos de chip a chip utilizando objetivos de ADN predefinidos. Resolución del genoma 18(3): 393-403. 6. Zhang Y#, Liu T#, et al., Li W*, Liu* (2008). Análisis ChIP-seq basado en modelos. Biología genómica. 9(9): R137. 7. Wang Q#, Li W#, et al., Liu*, Brown M* (2009). El receptor de andrógenos regula un programa transcripcional único en el cáncer de próstata independiente de andrógenos. celúla. 138(2):245-56.8 Vastenhouw N#, Zhang Y#, et al., Liu*, Rinn J*, Schier A* (2010). Las marcas de cromatina de pluripotencia embrionaria se establecen durante la activación del genoma cigótico del pez cebra. Naturaleza. 464(7290):922-6.9 He HH#, Meyer CA#, et al., Brown M*, Liu* (2010). La dinámica de los nucleosomas define los potenciadores transcripcionales. Nat Genet, 42(4): 343-7 10. Ji Han* y Liu XS*. Análisis de datos ómicos mediante modelado jerárquico (2010). Biotecnología loca. 28(4):337-40