刘琦，同济大学生命科学与技术学院生物信息系长聘特聘教授，博士生导师，同济大学上海自主智能无人系统科学中心PI。国家杰出青年科学基金项目获得者，教育部长江学者青年学者。长期致力于发展人工智能技术赋能组学解析和精准干预，进行数据驱动的精准医学研究和转化（“AI for Precision Medicine/AI4PM”）。在智能计算方法学领域代表性期刊如Nature Methods, Nature Machine Intelligence, Nature Computational Science等及计算机科学领域重要期刊和会议如IEEE TKDE/SDM/ICDM/MICCAI等发表论文，受邀在Trends和WIREs系列等发表综述。其成果获相应期刊Research Highlight、F1000推荐、ESI高引、中国生物信息学算法十大进展等。著《组学机器学习》（科学出版社，2023）。中国计算机学会杰出会员。曾入选《麻省理工科技评论》中国智能计算创新人物、获药明康德生命化学研究奖、吴文俊人工智能自然科学奖、微众学者奖，华夏医学科技奖等。
承担本科生“机器学习理论与方法”（课程链接）及“生物信息学算法与实践”课程的教学和课程建设工作。依托智慧树慕课平台，进行面向生物医学专业方向的机器学习线上线下课程建设 （智慧树平台网上课程链接）。
编写著作：
《组学机器学习》（京东链接）
《可解释人工智能导论》（京东链接）
（杨强，范力欣，朱军，陈一昕，张拳石，朱松纯，陶大程，崔鹏，周少华，刘琦，黄萱菁，张永峰）
报告视频：生物医药数据的度量、嵌入、迁移和联邦（B站链接）
公众号访谈：AI+时代 科研加速生物医药研发进程 （链接）
Guest Editor for Plos Computational Biology;
Guest Editor for Current Topics in Medicinal Chemistry(CTMC) special issue: Old drugs learn new tricks 2016 ;
Guest Editor for IEEE ACM Transaction on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB) special issue: Advanced machine learning techniques in bioinformatics 2017 etc.
Editorial Board Member for Artificial Intelligence in the Life Sciences (ELSEVIER)
Reviewer for Nature Biotechnology, Nature Methods, Nature Genetics, Science Translational Medcine, Nature Machine Intelligence, Cell Research, Genome Research, Nature Communications, Drug Discovery Today, Chemical Science, Trends in Genetics, Trends in Biotechnology, Commuication Biology, Clinical Pharmacology & Therapeutics, Bioinformatics, Briefings in Bioinformatics, Briefings in Functional Genomics, Genome Biology, NAR, BMC Bioinformatics, BMC Genomics, BMC Systems Biology, Plos Computational Biology, Journal of Computational Chemistry, Scientific Reports, Plos one, Journal of Chemical Information and Modeling, Journal of Theoretical Biology, Neurocomputing, IEEE ACM Transactions on Computational BIology and BIoinformatics (TCBB) , IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) etc.
课题组微信科普公众号 琦言药语
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