Ziming Huang
Forschungswissenschaftler
Erfahrungen
Forschungswissenschaftler
LMU Klinikum und Helmholtz München
- Führte kollaborative Forschungsprojekte in der kardiovaskulären Immunologie an und nutzte scRNA-seq-Analysen, um die molekularen Mechanismen der C5a-Komplement-Signalübertragung in angeborenen Immunmakrophagen aufzuklären
- Trieb die Entdeckung und Validierung neuer Gene und Signalwege bei Kardiomyopathien voran, indem komplexe klinische und reale Datensätze integriert wurden (z. B. SNP-Genotypisierung, elektronische Krankenakten)
- Entwickelte eine neuartige 1D-CNN-Transformer-Hybridarchitektur zur Vorhersage der miRNA-mRNA-Bindung direkt aus DNA-Sequenzen und erzielte eine State-of-the-Art-Leistung mit einer AUC von 0,903, wodurch die Falsch-Positiv-Rate im Vergleich zu Benchmark-Modellen deutlich reduziert wurde, veröffentlicht auf [link]
KI-Wissenschaftler
Kaggle-Wettbewerb – Molekulare Übersetzung
- Führte ein vierköpfiges Team zum zweiten Platz unter 874 Teilnehmenden (Kaggle Grandmaster Top 0,1 %) in der Molecular Translation Challenge und löste erfolgreich die kritische Datenumwandlungsaufgabe niedriger OCR-Genauigkeit bei einem großen, beschädigten Datensatz chemischer Molekül-Scans der FDA
- Entwickelte ein dreiphasiges Modell mit ResNet-Transformer-Bildbeschriftung, Kandidatengenerierung und Multi-Model-Re-Ranking
- Steigerte die Modellrobustheit um 40 % durch spezifische molekulare Datenaugmentation, erreichte eine Edit-Distanz von 0,54 (vs. Basislinie >0,9) und ermöglichte die präzise Umwandlung von 1,6 Millionen chemischer Alt-Scan-Bilder in maschinenlesbares InChI-Format
Forschungswissenschaftler
Shanghai Institute of Materia Medica
- Behebte API-Integrationsprobleme für Modelle wie GPT-3.5-turbo in chemischen Text-Mining-Aufgaben und entwarf Batch-Datenübertragungsstrategien zur Unterstützung der groß angelegten Verarbeitung chemischer Fachliteratur
- Führte strukturbasierte virtuelle Screens durch, um potenzielle Inhibitoren zu identifizieren, die die Wechselwirkung zwischen der Rezeptorbindedomäne des SARS-CoV-2-Spike-Proteins und dem Angiotensin-Converting-Enzym 2 der Wirtszellen blockieren – ein entscheidender Schritt beim Virus-Eintritt in Wirtszellen
- Entwickelte und validierte ein Random-Forest-Modell zur Vorhersage der Ansprechrate auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) mit Multi-Omics-Daten von 281 Krebspatienten, erzielte eine State-of-the-Art-AUC von 0,85 in der externen Validierung, übertraf das Basislinienmodell (AUC 0,763) deutlich und identifizierte neuartige Biomarker, die in wichtigen Immunwegen angereichert sind
Praktikant
BGI Genomics
- Entwickelte eine bit-parallele Fuzzy-Regex-Pipeline für SNP-tolerantes, artübergreifendes vergleichendes Genomik-Analysen bei fünf Takifugu-Arten und ermöglichte so die automatisierte Annotation konservierter Genom-Regionen
- Erzielte eine zehnfache Beschleunigung bei Abfragen und Zugriff auf 30 GB Genom-Annotierungsdaten über eine MySQL-Datenbank (Python-Bibliothek) und verbesserte damit die Effizienz vergleichender Analysen deutlich
- Automatisierte basierend auf diesen Ergebnissen die gesamte RNA-Seq-Analyse-Pipeline unter Linux – von Read-Mapping und Datenbereinigung bis zur Genannotation – und standardisierte den Workflow für die Hochdurchsatz-Datenverarbeitung
Datenwissenschaftler
Nationaler Wettbewerb für Mathematische Modellierung
- Gewann den nationalen zweiten Preis (in der Graduierten-Kategorie) des Wettbewerbs und fungierte als leitender Modellentwickler und wissenschaftlicher Autor
- Entwickelte und wendete ein logistisches Regressionsmodell in Kombination mit GWAS-Statistikanalysen auf 9445 SNPs an, um die drei wahrscheinlichsten krankheitsassoziierten Loci für die vererbte Zielerkrankung innerhalb von 300 vorgegebenen Genen genau zu identifizieren
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Biotechnologie (7.5 Jahre), Gesundheitswesen (3.5 Jahre), Pharmazeutika (3.5 Jahre) und Chemie (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (7.5 Jahre) und Informationstechnologie (0.5 Jahre).
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Pandas, Scikit-learn, Pytorch, Pysql, R, Sas, Git, Jupyter, Vscode, Google Colab
- Lebenswissenschaften: Krebsforschung, Klinische Kardiologieforschung, Immunologie, Genetik, Molekularbiologie, Zellbiologie
- Informatik: Statistik, Mathematische Modellierung, Ml & Dl, Bayessche Netze, Transformer, Hochleistungsrechnen (Hpc)
- Bioinformatik/cheminformatics: Scrna-seq-analyse, Rna-seq-analyse, Gwas, Quantitative Struktur-aktivitäts-beziehung (Qsar)
- Wissenschaftlich: Forschungsprojektmanagement, Wissenschaftliches Schreiben, Teamarbeit
Sprachen
Ausbildung
Ludwig-Maximilians-Universität München
Doktorand in der Medizinischen Forschung · Medizinische Forschung · München, Deutschland
University of Chinese Academy of Sciences
Master of Science in KI-gestütztem Wirkstoffdesign · KI-gestütztes Wirkstoffdesign · China
Huazhong Agricultural University
Bachelor of Science in Bioinformatik · Bioinformatik · Wuhan, China
Profil
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