于天维
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室 高级研究科学家
研究方向
生物信息学，统计学
电子邮箱
教育背景
博士, 统计学，加利福尼亚大学洛杉矶分校，2005
硕士，生物化学与分子生物学，清华大学，2000
学士，生物科学与技术，清华大学，1997
主要成果/荣誉：（如有）
于天维教授现任Scientific Reports, Biology, 和 Current Metabolomics and Systems Biology编委。曾任Frotiers in Genetics编委。他于2021年获教育部高等学校科学研究优秀成果（科学技术）二等奖（参与），指导的学生曾获得 David P. Byar Young Investigator Travel Award和ENAR Distinguished Student Paper Award。
个人介绍
于天维教授于1997年毕业于清华大学生物系，2000年获得清华大学生物化学与分子生物学硕士学位，2004年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校生物化学与分子生物学硕士学位，并于2005年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校的统计学博士学位。
在加入深圳市大数据研究院及香港中文大学（深圳）之前，于天维教授为埃默里(Emory)大学的生物统计学和生物信息学系终身教授。 于天维教授的研究重点集中于生物信息学，统计学与机器学习；其研究兴趣也包括代谢组学，药物基因组学和系统生物学的应用。在他的合作研究中，他致力于环境卫生、病毒学/疫苗学，营养学和癌症研究。
代表性论文
Jin Z, Kang J, Yu T (2021) Feature selection and classification over the network with missing node observations. Statistics in Medicine (Epub ahead of print)
Kong Y, Yu T (2020) forgeNet: a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction. Bioinformatics. 36(11):3507-3515.
Fei T, Yu T (2020) scBatch: Batch Effect Correction of RNA-seq Data through Sample Distance Matrix Adjustment. Bioinformatics. 36(10):3115-3123.
Cai Q, Kang J#, Yu T# (2020) Bayesian network marker selection via the thresholded graph Laplacian Gaussian prior. Bayesian Analysis 15(1): 79-102 (#Correspondence authors)
Kong Y, Yu T (2019) A hypergraph-based method for large-scale dynamic correlation study at the transcriptomic scale. BMC Genomics. 20:397.
Kong Y, Yu T (2018) A graph-embedded deep feedforward network for disease outcome classification and feature selection using gene expression data. Bioinformatics. 34(21):3727-3737.
