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支撑项目

1.国家自然科学基金委员会，面上项目， 62172318， 复杂疾病全基因图模式挖掘方法研究，2022-01至2025-12，61万，在研，主持

2. 国家自然科学基金委员会，面上项目，61873198，三维基因组结构模式挖掘方法研究，2019-01至2022-12，63万，在研，参加

3. 国家自然科学基金委员会，面上项目， 61772395， 复杂疾病的结构化组织规律发现方法研究，2018-01至2021-12，63万，已结题，主持

4. 国家自然科学基金委员会，重点项目，61532014，基于网络模型的癌症相关模式挖掘理论与方法，2016-01至2020-12，290万，已结题，参加

5. 陕西省自然科学基础研究计划，面上项目，2015JQ6229，复杂疾病控制过程相关子图模式发现算法研究，2015-01至2016-12，3万元，已结题，主持

6. 中央高校基本科研业务费专项资金资助，2015JM6283，生物网络系统干预模式挖掘算法研究，2015-01至2016-12，6万元，已结题，主持

7. 国家自然科学基金委员会，青年项目，61303122，有向生物网络中可控性相关子图模式发现算法研究，2014-01至2016-12，23万元，已结题，主持

8. 国家自然科学基金委员会，重大研究计划项目，91130006，复杂疾病恶化过程相关模式发现理论与方法研究，2012-01至2014-12，75万元，已结题，参加

9. 国家自然科学基金委员会，重点项目，60933009，生物网络数据分析与挖掘中相关理论与关键技术，2010-01至2013-12，220万元，已结题，参加

 

成果列表

计算生物信息学与数据挖掘领域2010年后主要论文列表：

  1. Bingbo, Wang*, …, Lin Gao. Conserved Control Path in Multil[ant]ayer Networks. Entropy (Basel). 2022 Jul 15;24(7):979.【SCI IF=2.738, JCR=2】
  2. Bingbo, Wang*, …, Lin Gao. The Peripheral and Core regions of Virus-Host Network of COVID-19. Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(6).【SCI IF=11.622, JCR=1】
  3. Zhang, Chenxing; Gao, Lin*; Wang, Bingbo*; Gao, Yong, Improving Single-Cell RNA-seq Clustering by Integrating Pathways., Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(6).【SCI IF=11.622, JCR=1】
  4. Bingbo, Wang*, …, Lin Gao*. CBP-JMF: an Improved Joint Matrix Tri-Factorization Method for Characterizing Complex Biological Processes of Diseases. Frontiers in Genetics, 2021,…. 【SCI IF=3.258, JCR=2】
  5. Bingbo, Wang*, …, Lin Gao. C3: connect separate connected components to form a succinct disease module. BMC Bioinformatics, 2020, 21, no. 1. 【SCI IF=3.242, JCR=2】
  6. Haiyan Jin, …, Lin Gao, Bingbo Wang*. Inferring essential proteins from centrality in interconnected multil[ant]ayer networks. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2020, 557. 【SCI IF=2.924, JCR=2】
  7. Feng Li, Lin Gao and Bingbo Wang. Detection of Driver Modules with Rarely Mutated Genes in Cancers. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020, 17, no. 2: 390-401. 【SCI IF=3.015, JCR=3】 【被引2次】
  8. Bingbo Wang, …, Amitabh Sharma. The periphery and the core properties explain the omnigenic model in the human interactome. bioRxiv 749358, 2019, doi: https://doi.org/10.1101/749358
  9. Yuxuan Hu, …, Bingbo Wang, Lin Gao*, Kai Tan*. Optimal control nodes in disease-perturbed networks as targets for combination therapy. Nature Communications, 2019, 10, no. 1. 【SCI IF=11.878, JCR=1】 【被引8次】
  10. Xingli, Guo, Lin, Gao, … , Bingbo, Wang, et al. Large-scale Investigation of Long Noncoding RNA Secondary Structures in Human and Mouse. Current Bioinformatics, 2018, 13, no. 5. 【SCI IF=2.068, JCR=4】 【被引90次】
  11. Ma, Xiaoke, Wang, Bingbo, and Yu, Liang. Semi-supervised spectral algorithms for community detection in complex networks based on equivalence of clustering methods. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2018, 490. 【SCI IF=2.924, JCR=2】 【被引19次】
  12. Yu, L., Su, R., Bingbo Wang, et al. Prediction of novel drugs for hepatocellular carcinoma based on multi-source random walk. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform (2017). doi:10.1109 /TCBB.2016.2550453. 【SCI IF=1.565,JCR=3】 【被引28次】
  13. Kai Shi, Lin Gao & Bingbo Wang. Discovering potential cancer driver genes by an integrated network-based approach. Mol Biosyst 12, 2921–2931 (2016). 【SCI IF=3.355, JCR=3】 【被引17次】
  14. Kai Shi, Lin Gao & Bingbo Wang. Systematic tracking of coordinated differential network motifs identifies novel disease-related genes by integrating multiple data. Neurocomputing, 206:19, 3–12 (2016). 【SCI IF=1.739, JCR=2】 【被引3次】
  15. Bingbo Wang*, Lin Gao, Yong Gao. Control range: a controllability-based index for node significance in directed networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2012, 04:P04011 【SCI IF=2.758, JCR=2】 【被引42次】
  16. Bingbo Wang, Lin Gao*. Seed selection strategy in global network alignment without destroying the entire structures of functional modules. Proteome Science, 2012, 10(Suppl 1):S16【IF=2.49】 【被引8次】
  17. Bingbo Wang*, Lin Gao, et al.Maintain the structural controllability under malicious attacks on directed networks. Europhysics Letters,2013,101(5):58003 【SCI IF=2.171,JCR=2】 【被引28次】
  18. Bingbo Wang*, Lin Gao, Yong Gao, Yue Deng and Yu Wang. Controllability and observability analysis for vertice domination centrality in directed networks. Scientific Reports, 2014,4:5399 【SCI IF=5.078,JCR=2】【被引24次】
  19. Bingbo Wang*, Lin Gao*.Qingfang zhang et al. Diversified Control Paths: A Significant Way Disease Genes Perturb the Human Regulatory Network. PLoS ONE,2015, 10(8): e0135491. 【SCI IF=3.73,JCR=3】 【被引9次】
  20. Yue Deng, Lin Gao & Bingbo Wang. ppiPre: Predicting protein–protein interactions by combining heterogeneous features. BMC System Biology, 2013,7(Suppl 2):S8 【SCI IF=2.98, JCR=3】 【被引31次】
  21. Deng, Y., Gao, L. & Bingbo Wang. Integrating phenotypic features and tissue-specific information to prioritize disease genes. 中国科学. 59, 070101 (2016). 【SCI IF=0.641, JCR=4】 【被引2次】
  22. Yue Deng, Lin Gao, Bingbo Wang, Xingli Guo. HPOSim: an R package for phenotypic similarity measure and enrichment analysis based on the Human Phenotype Ontology. PLoS ONE, 2015,10(2):e0115692.【SCI IF=3.73,JCR=2】 【被引30次】
  23. Xiaofei Yang, Lin Gao, Xingli Guo, Hao Wu, Fei Song, Bingbo Wang. A network based method for analysis of lncRNA-disease associations and prediction of lncRNAs implicated in diseases. PLoS ONE, 2014, 9(1): e87797 【SCI IF = 3.73, JCR = 2】【被引130次】
  24. Bingbo Wang, Lin Gao. Global Network Alignment Based on Multiple Hub Seeds. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM 2011) Nov. 12-15, pp 234, Atlanta, 2011.
  25. Xingli Guo, Lin Gao, Yu Wang, David K.Y. Chiu, Tong Wang, Bingbo Wang and Yue Deng. Large-scale Investigation of Long Noncoding RNA Secondary Structures in Human and Mouse. The First CCF Bioinformatics Conference (2016 CBC) best paper.
获奖及专利
  1. 高琳，鱼亮，王炳波，郭杏莉，等。复杂疾病相关模式发现理论与方法研究，陕西省自然科学，一等奖，证书编号：2019-Z-2101-1-R03，省部级。
  2. 高琳，马小科，王炳波，等。生物网络数据挖掘理论方法及应用研究，中国电子学会科学技术，二等奖，证书编号：KJ2015-Z2-03-R03，省部级。
  3. 高琳，郭杏莉，孙鹏岗，鱼亮，王炳波，等。生物网络数据分析与挖掘中相关理论与关键技术，西安电子科技大学优秀科研成果奖，一等奖。
  4. 王炳波。复杂网络拓扑结构度量指标及应用研究，西安电子科技大学优秀博士学位论文奖。
  5. 高琳，王炳波，等。基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法。国家发明专利：201410267391.3。
  6. 王炳波，高琳，等。一种基于连通显著性的疾病模块检测方法及系统。国家发明专利：202010676457.X。
  7. 王炳波，高琳，等。一种高阶控制图模式检测方法、系统、存储介质及应用。国家发明专利：202010570175.1。
合作交流

主要国内外学术合作：

① 美国哈佛医学院访学。2015/9 -2016/9，美国哈佛医学院、网络医学研究中心(Channing Division of Network Medicine)，访问学者；与Amitabh Sharma助理研究员合作开展疾病模块构件属性分析工作；与Albert-László Barabási教授、Yangyu Liu副教授交流、探讨网络医学领域关键研究问题；美国东北大学复杂网络研究中心（CCNR），作报告：“Peripheral and core properties of disease module”；哈佛大学医学院、网络医学研究中心(CDNM)作学术报告：“Diversified Control Paths: A Significant Way Disease Genes Perturb the Human Regulatory Network”。

② 国内合作交流。积极参与CCF生物信息学专业委员会，成为委员会委员；承办第三届CCF全国生物信息学大会；与中科院张世华研究员、西安交通大学叶凯教授等本领域专家建立了广泛的合作关系。

      ③ 国际合作交流。2016/9美国宾夕法尼亚大学、费城儿童医院谭凯研究组为期一周的访问交流；向宾夕法尼亚大学Kai Tan副教授学习三维基因组研究最新进展，合作开展药物组合治疗效果预测工作（Nature Communications, 2019）；2015/6听取加拿大The University of British Columbia 大学Yong Gao副教授的《复杂网络基础及应用》课程，并建立了长期合作关系，合作完成了生物网络可控性分析、高阶图模式Cograph挖掘工作四项。

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