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姚登举学位： 博士 毕业院校： 哈尔滨工程大学 邮件： ydkvictory@hrbust.edu.cn 办公地点： 哈尔滨理工大学（西区）新主楼E1613室 电话： 出生年月： 1980-01-01 学科： 计算机科学与技术 |
相关教师 |
个人简历姚登举，工学博士，生物学博士后，教授，博士生导师；担任计算机科学与技术学院副院长、生物信息计算与数字健康学科方向带头人，黑龙江省计算机软件与理论领军人才梯队后备带头人，校学术委员会委员；是中国计算机学会（CCF）杰出会员、CCF生物信息学专委会执行委员、CCF生物信息学“新未来”青年学者研讨会（BIO-3NEW）执行委员，中国自动化学会（CAA）会员、CAA智能健康与生物信息专业委员会委员，中国生物工程学会会员、中国生物工程学会计算与生物信息专业委员会委员，国际计算生物学学会中国理事会（ISCB-China）理事，黑龙江省生物信息学学会会员、理事，黑龙江省计算机学会计算机应用专业委员会委员、智慧医疗专业委员会委员，全国计算生物学与生物信息学学术会议（NCCBB）程序委员、国家自然科学基金项目评审专家、Briefings in Bioinformatics、Scientific Reports等期刊审稿专家、iMeta期刊青年编委。主要从事机器学习和生物信息计算研究，聚焦人类复杂疾病相关的生物分子标志物识别、多组学数据融合分析、单细胞基因调控网络推断等研究方向，主持和参与国家自然科学基金面上项目、科技部外国专家项目、黑龙江省自然科学基金面上项目等纵向科研项目10余项，主持和参与省级以上教育教学研究项目7项，以第一或通讯作者发表SCI论文30余篇。 教育经历2010-09至2016-03, 哈尔滨工程大学, 计算机应用技术, 博士 2004-09至2007-04, 哈尔滨理工大学, 计算机应用技术, 硕士 2000-09至2004-07, 哈尔滨理工大学, 计算机科学与技术, 学士 工作经历2021-09至今, 哈尔滨理工大学, 计算机科学与技术学院, 教授 2019-03至2020-03, 南洋理工大学, 计算机科学与工程学院, 访问学者 2016-10至2019-08, 哈尔滨医科大学, 生物信息科学与技术学院，博士后 2014-09至2020-12, 哈尔滨理工大学, 软件与微电子学院, 副教授 2009-09至2014-08, 哈尔滨理工大学, 软件学院, 讲师 2007-04至2009-08, 哈尔滨理工大学, 软件学院, 助教 研究方向机器学习，人工智能，生物信息计算，包括但不限于集成学习，深度学习，联邦学习，特征选择，多组学数据融合分析、单细胞基因调控网络推断等。 承担项目1. 国家自然科学基金面上项目，基于多源生物数据融合的代谢综合征相关的lncRNA识别方法研究（主持，2022-2025） 2. 黑龙江省自然科学基金项目，基于多模态融合的环状RNA-疾病关联预测方法研究（主持，2024-2027） 3. 国家外国专家项目，人类复杂疾病相关的非编码RNA识别方法研究（主持，2022-2024） 4. 黑龙江省博士后科研启动金，基于多源生物数据融合与机器学习的lncRNA-disease关联预测算法研究（主持，2020-2022） 5. 哈尔滨市科技局青年后备人才项目，2型糖尿病风险生物标记识别及分子机制研究（主持，2017-2020） 6. 黑龙江省自然科学基金项目，面向高维小样本和类别不平衡数据分析的随机森林分类算法研究（主持，2014-2016） 7. 黑龙江省教育厅科学技术研究项目，基于随机森林的特征选择与分类技术研究（主持，2014-2016） 8. 哈尔滨市科技局青年后备人才项目，基于SIP的视频会议系统的研究与设计（主持，2011-2013） 9. 国家自然科学基金（应急管理），用于活体肝移植术前评估的肝脏CT图像自动分割方法研究（排名第二，2018-2018） 10. 哈尔滨市科技局青年后备人才项目，基于随机森林的数据分析软件设计（排名第二，2013-2015） 教学工作担任软件工程系系主任，主讲《操作系统》、《程序设计基础》等课程，主持省教研项目《基于OBE理念和“36550”的操作系统一流课程建设的研究与实践》和校教研项目5项，参与国家级、省级教研项目5项，发表教研论文10余篇；先后获得黑龙江省第二届高校（本科院校）微课教学比赛大赛理工组一等奖、第三届全国高等学校教师教学创新大赛黑龙江赛区三等奖、哈尔滨理工大学课程思政优秀案例等；多次被评为校优秀主讲教师、校优秀毕业设计指导教师、校“三全育人”先进个人。 招生信息每年招收计算机科学与技术（081200）专业博士研究生1人； 每年招收计算机科学与技术（081200）、软件工程（083500）、计算机技术（085404）、软件工程（085405）专业硕士研究生4人。 专利成果授权实用新型专利5项，软件著作权1项。 出版著作1. C语言程序设计实用教程，清华大学出版社，2012 2. 计算机专业英语，北京大学出版社，2012 3. Java程序设计与工程实践，清华大学出版社，2013 4. 软件架构设计实践——基于SSM框架, 电子工业出版社, 2024 发表论文1. Yao Dengju, et al. PDGAGRN: Graph diffusion pretraining and dynamic graph learning for gene regulatory network inference from single-cell RNA-sequencing data. Expert Systems with Applications, 2026. 2. Yao Dengju, et al. LLM4PDA: Augmenting piRNA-Disease Association Prediction with Large Language Models. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2026. 3. Yao Dengju, et al. Prediction of lncRNA-disease associations based on multi-source topological information aggregation and BERT-inspired implicit feature completion. Journal of Computational Science, 2026. 4. Yao Dengju, et al. CaHoT-GRN: context-aware high-order topology learning for robust single-cell gene regulatory network inference. Briefings in Bioinformatics, 2026. 5. Yao Dengju, et al. MAGIC: A Multimodal Adaptive GRN Inference Constructor. Journal of Chemical Information and Modeling, 2025. 6. Yao Dengju, et al. DSGCNLDA: A Multi-view Learning Model with DualScope Attention for lncRNA-Disease Association Prediction. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2025. 7. Yao Dengju, et al. MambaCAttnGCN+: a comprehensive framework integrating MambaTextCNN, cross-attention and graph convolution network for piRNA-disease association prediction. Scientific Reports, 2025. 8. Yao Dengju, et al. ncRNA2MetS v2.0: a manually curated database for metabolic syndrome-associated ncRNAs. Frontiers of Computer Science, 2025. 9. Yao Dengju, et al. Predicting lncRNA-disease associations using multiple metapaths in hierarchical graph attention networks. BMC Bioinformatics, 2024. 10. Yao Dengju, et al. Applying negative sample denoising and multi-view feature for lncRNA-disease association prediction. Frontiers in Genetics, 2024. 荣誉称号多次被评为校优秀主讲教师、校三全育人先进个人、校优秀共产党员、校优秀党务工作者、黑龙江省高校优秀共产党员等。 |
