1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요
■기관/소속부서
러트거스대학교 약학대학 화학생물학과
■ 연구실 이름
장의 연구실.
■ 연구책임자(PI) 정보
란징 장, MD
연구교수
Susan Lehman Cullman 암 연구실
사무실 번호: 107
164 Frelinghuysen Road Piscataway, NJ 08854
Phone: (848) 445-8004
Fax: (732) 445-0687
Email: lanjing.zhang@rutgers.edu
Website: https://thezhanglab.github.io/
연구실 웹사이트 또는 관련 링크
Google 학술검색 프로필 https://scholar.google.com/citations?user=A_NFNMYAAAAJ&hl=en
2. 연구분야 및 전문성
■ 핵심 연구분야
기계 학습, 오믹스, 암 및 인구 연구.
■연구목표 및 비전
우리는 생물학과 인구 건강에 초점을 맞춘 AI/기계 학습 방법론, 임상 역학의 추세 분석 방법론 및 적용, 암 및 간 질환의 바이오마커 및 전산 생물학, 메타 분석 방법론에 관심이 있습니다.
■ 주요실적/대표저서(최근 3~5년간)
란징 “L.J.” Zhang, MD는 뉴저지 주 플레인스보로 소재 프린스턴 메디컬 센터의 병리학 및 진단검사의학과 의장입니다. 그는 또한 뉴저지 주 피스카타웨이에 있는 Rutgers Ernest Mario 약학대학의 화학 생물학 연구 교수이자 뉴저지 Rutgers 암 연구소의 정회원입니다. 그의 연구는 전염병학, 기계 학습, 컴퓨터 생물학, 간학 및 암에 중점을 두고 있습니다. Zhang 박사는 130개 이상의 기사와 편지를 출판했습니다. 그는 10명 이상의 학부 및 대학원생을 멘토링했으며 미국 NSF와 NIH의 자금 지원을 받고 있습니다. 그의 영예로는 미국 및 캐나다 병리학 아카데미의 Ramzi Cotan Award, Sonic Healthcare USA의 대통령 상, NCI, NIH의 MERIT (R37) Award가 있습니다. 그는 미국 FDA 의료기기 자문 위원회의 패널로 활동했으며 미국 및 해외 정부 기관에 대한 보조금 제안을 정기적으로 검토하고 뉴저지 병리학회(2019-2021)를 주재했으며 뉴저지 주 보건부 암 전염병학 서비스 운영 위원회의 의장을 맡았습니다. Zhang 박사는 동료 심사를 받는 여러 생물의학 저널의 편집위원으로 활동하고 있습니다. 그는 Lab Invest의 선임 편집장입니다.
대표저서 목록입니다.
- 반복적 특징 제거와의 결합: 대장암에서 다범주 사망 원인의 분류 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 프레임워크. F Deng, L Zhao, N Yu, Y Lin, L Zhang. (2024) Laboratory Investigation 104(3), 100320이 10번 인용되었습니다.
- 대장암의 다범주 결과 분석을 위한 다중 측정 기능 선택: 랜덤 포레스트 및 다항 로지스틱 회귀 모델. CH Feng, ML Disis, C Cheng, L Zhang. (2022) Laboratory Investigation 102 (3), 236-244 26회 인용.
- 직사각형 생체의학 데이터 분석을 위한 머신러닝 알고리즘의 성능과 효율성. F Deng, J Huang, X Yuan, C Cheng, L Zhang. (2021) 실험실 조사 101 (4), 430-441. 63번 인용되었습니다.
- 임상병리학적 요인을 이용하여 폐암환자의 다범주 사망원인을 예측합니다. F Deng, H Zhou, Y Lin, JA Heim, L Shen, Y Li, L Zhang. (2021) Computers in Biology and Medicine 129, 104161이 24회 인용되었습니다.
- Trends in treatments for prostate cancer in the United States, 2010-2015. J Wang, HHX Xia, Y Zhang, L Zhang. (2021) American journal of cancer research 11 (5), 2351 cited 20 times.
- 미국 내 실험실에서 확인된 코로나19의 일일 신규 사례 및 사망 추세와 재택 명령 및 마스크 착용 권장 사항의 연관성. J Xu, S Hussain, G Lu, K Zheng, S Wei, W Bao, L Zhang. (2020) 의학의 탐색적 연구와 가설, 1. 47회 인용.
- 미국의 일일 신규 코로나19 사례 및 사망 동향 및 예측: 인터넷 검색 관심도 기반 모델. X Yuan, J Xu, S Hussain, H Wang, N Gao, L Zhang. (2020) 의학의 탐색적 연구와 가설 5(2), 1회 103회 인용.
- Classify multicategory outcome in patients with lung adenocarcinoma using clinical, transcriptomic and clinico-transcriptomic data: machine learning versus multinomial models. F Deng, L Shen, H Wang, L Zhang (2020) American journal of cancer research 10 (12), 4624. Cited 28 times.
3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비
■ 연구실에서 사용할 수 있는 주요 기술, 도구 또는 플랫폼에 대한 설명
우리는 최첨단 컴퓨팅 플랫폼과 첨단 머신러닝 기술을 보유하고 있습니다.
4. 연구진 방문에 대한 기대와 목표
■ 선호하는 방문 기간 및 시기
특혜 없음.
■ 방문연구원 희망 배경 및 연구계획.
프로그래밍에 능숙하며 Python을 선호합니다.
■ 협력분야
공동 실험, 논문 공동 집필. 방문 학자는 자신의 프로젝트의 첫 번째 저자가 됩니다.
