Ziming H. - Forschungswissenschaftler

München, Deutschland

Erfahrungen

Sept. 2022 - Bis heute

3 Jahren 4 Monaten

München, Deutschland

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]

März 2021 - Juni 2021

4 Monaten

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

März 2019 - Juni 2022

3 Jahren 4 Monaten

Shanghai, China

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

Nov. 2017 - Juni 2018

8 Monaten

Qingdao, China

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

Juni 2016 - Sept. 2016

4 Monaten

Wuhan, China

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

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