歐陽樂 副教授

  • 辦公室:N802
  • 導師類別:博士生導師
  • E-mail:leouyang(AT) szu.edu.cn
  • 辦公電話:0755-26659561
個人詳情

個人簡介

歐陽樂副教授,特聘研究員,博士生導師。IEEE會員CCF高級會員。20156月獲中山大學理學博士學位;2013-2014年,赴新加坡南洋理工大學計算機科學系交流訪問。2015-2016年在香港城市大學電子工程系從事博士后研究。主要從事機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學等領域的科研和教學工作。廣東省自然科學基金杰出青年項目、廣東省珠江人才計劃青年拔尖人才、深圳市優(yōu)秀青年基金、深圳大學“荔園優(yōu)青”獲得者。主持國家級項目2項、省級項目3項,已在Nature BiotechnologyIEEE TCYBBioinformaticsBriefings in BioinformaticsPattern RecognitionIEEE JbHIIEEE/ACM TCBB等高水平期刊發(fā)表SCI論文70余篇,獲授權發(fā)明專利5項。擔任Nature CommunicationsNucleic Acids ResearchGenome BiologyAdvanced ScienceIEEE TPAMIIEEE TNNLSBioinformaticsPLoS Computational BiologyBriefings in Bioinformatics等重要刊物審稿人,AAAIIJCAIICMLNIPSICLR等國際學術會議程序委員會委員。

研究興趣

機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和醫(yī)學大數(shù)據(jù)

研究內(nèi)容

基于機器學習方法的生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘、多源異構數(shù)據(jù)融合分析、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、概率圖模型、矩陣分解模型

教授課程

復變函數(shù)、機器學習(文華班)

研究生招生方向

學術型博士:信息與通信工程

專業(yè)型博士:新一代電子信息技術

學術型碩士:信息與通信工程

專業(yè)型碩士:新一代電子信息技術

學術服務

中國計算機學會生物信息學專業(yè)委員會委員

中國人工智能學會生物信息學與人工生命專業(yè)委員會委員

中國自動化學會智能健康與生物信息專業(yè)委員會委員

廣東省生物信息學會理事

Frontiers in Genetics編委、客座編輯

ICMLIJCAIAAAINIPSICLRIEEE BIBM程序委員會委員

近五年主持科研項目清單

1. 國家自然科學基金面上項目,2022.01-2025.12

2. 國家自然科學基金青年基金項目,2017.01-2019.12

3. 廣東省自然科學基金面上項目,2019.10-2022.09

4. 廣東省自然科學基金面上項目,2022.01-2024.12

5. 廣東省自然科學基金杰出青年項目,2024.01-2026.12

6. 廣東省教育廳重點領域?qū)m棧?/span>2023.01-2025.12

7. 深圳市優(yōu)秀青年基金項目,2023.04-2026.03

8. 深圳市基礎研究面上項目,2023.11-2026.10

9. 深圳市科技計劃基礎研究項目,2018.03-2020.03

10. 深圳市高端人才科研啟動項目,2019.01-2021.12

期刊論文

[1] Youlin Zhan, Jiahan Liu, Le Ou-Yang*, scMIC: A Deep Multi-Level Information Fusion Framework for Clustering Single-Cell Multi-Omics Data, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 27(12): 6121-6132, 2023.

[2] Zerun Lin, Le Ou-Yang*, Inferring gene regulatory networks from single-cell gene expression data via deep multi-view contrastive learning, Briefings in Bioinformatics, 24(1): bbac586, 2023.

[3] Youlin Zhan, Jiahan Liu, Min Wu, Chris Soon Heng Tan, Xiaoli Li, Le Ou-Yang*, A partially shared joint clustering framework for detecting protein complexes from multiple state-specific signed interaction networks, Computers in Biology and Medicine, 159: 106936, 2023.

[4] Le Ou-Yang, Fan Lu, Zi-Chao Zhang, Min Wu, Matrix factorization for biomedical link prediction and scRNA-seq data imputation: an empirical survey, Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(1): bbab479.

[5] Guanhua Zou, Yilong Lin, Tianyang Han, Le Ou-Yang*, DEMOC: a deep embedded multi-omics learning approach for clustering single-cell CITE-seq data, Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(5): bbac347.

[6] Wenhui Wu, Yujie Chen, Ran Wang, Le Ou-Yang*, Self-representative kernel concept factorization, Knowledge-Based Systems, 2023, 259: 110051.

[7] Le Ou-Yang, Dehan Cai, Xiao-Fei Zhang, Hong Yan, WDNE: an integrative graphical model for inferring differential networks from multi-platform gene expression data with missing values, Briefings in Bioinformatics, 2021, 22(6): bbab086.

[8] Le Ou-Yang, Xiao-Fei Zhang, Hong Yan, Sparse regularized low-rank tensor regression with applications in genomic data analysis. Pattern Recognition, 2020, 107: 107516.

[9] Xiao-Fei Zhang, Le Ou-Yang*, Ting Yan, Xiaohua Hu, Hong Yan, A joint graphical model for inferring gene networks across multiple subpopulations and data types, IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(2): 1043-1055.

[10] Zi-Chao Zhang, Xiao-Fei Zhang, Min Wu, Le Ou-Yang*, Xing-Ming Zhao, Xiao-Li Li, A Graph Regularized Generalized Matrix Factorization Model for Predicting Links in Biomedical Bipartite Networks, Bioinformatics, 2020, 36(11): 3474-3481.

[11] Le Ou-Yang, Xiao-Fei Zhang*, Xiaohua Hu, Hong Yan, Differential network analysis via weighted fused conditional Gaussian graphical model, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020, 17(6): 2162 - 2169

[12] Xiao-Fei Zhang, Le Ou-Yang*, Shuo Yang, Xing-Ming Zhao, Xiaohua Hu, Hong Yan, EnImpute: imputing dropout events in single cell RNA sequencing data via ensemble learning, Bioinformatics, 2019, 35(22): 4827-4829.

[13] Xiao-Fei Zhang, Le Ou-Yang*, Shuo Yang, Xiaohua Hu, Hong Yan, DiffNetFDR: Differential network analysis with false discovery rate control, Bioinformatics, 2019,35(17): 3184-3186.

[14] Le Ou-Yang, Xiao-Fei Zhang, Xing-Ming Zhao, Debby D Wang, Fu Lee Wang, Baiying Lei, Hong Yan, Joint Learning of Multiple Differential Networks With Latent Variables, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(9): 3494-3506.

[15] Jiang Huang, Min Wu, Fan Lu, Le Ou-Yang*, Zexuan Zhu, Predicting synthetic lethal interactions in human cancers using graph regularized self-representative matrix factorization, BMC Bioinformatics,2019, 20(19): 657.

[16] Yuanxiao Chen, Xiao-Fei Zhang, Le Ou-Yang*, Inferring cancer common and specific gene networks via multi-layer joint graphical model, Computational and Structural Biotechnology Journal, 2023, 21: 974-990.

[17] Zerun Lin, Yuhan Zhang, Lixin Duan, Le Ou-Yang*, Peilin Zhao*, MoVAE: A Variational AutoEncoder for Molecular Graph Generation, Proceedings of the 2023 SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2023: 514-522.

[18] Xiao-Fei Zhang, Le Ou-Yang*, Shuo Yang, Xiaohua Hu, Hong Yan,, DiffGraph: An R package for identifying gene network rewiring using differential graphical models, Bioinformatics, 34.9 (2018): 1571-1573.

獲獎信息

2011年獲中山大學優(yōu)秀研究生

2013年獲博士研究生國家獎學金

2017年獲深圳市海外高層次人才(孔雀計劃)C

2018年獲南山區(qū)“領航人才”C

2018年獲廣東省珠江人才計劃青年拔尖人才

2020年獲深圳大學優(yōu)秀青年教師

2021年獲深圳大學新銳研究生導師

2022年獲騰訊益友獎“優(yōu)秀班主任”

2022年獲廣東省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃優(yōu)秀指導教師

2023年獲廣東省大學生計算機設計大賽優(yōu)秀指導教師

指導學生獲獎情況

指導學生獲得美國大學生數(shù)學建模競賽一等獎3

指導學生獲得美國大學生數(shù)學建模競賽二等獎5

指導學生獲得中國大學生計算機設計大賽二等獎4項、三等獎1

指導學生獲得2021年中國大學生計算機設計大賽一等獎1

指導學生獲得2019mathorcup高校數(shù)學建模挑戰(zhàn)賽二等獎1

指導國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃3

指導省級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃4

指導學生獲得首屆興智杯全國人工智能創(chuàng)新應用大賽三等獎1

指導學生獲得首屆興智杯全國人工智能創(chuàng)新應用大賽行業(yè)賦能專題賽一等獎1

指導學生獲得中國電子學會2023首屆大學生算法大賽三等獎2

研究生招生

招收有志于從事科學研究的學生(學術型和專業(yè)型均可)

要求:

a) 高等數(shù)學、線性代數(shù)、數(shù)值分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程基礎扎實;

b) 至少精通兩門編程語言:MatlabPythonC++Java;

c) 英語的聽說讀寫能力強,有較強的英文閱讀和寫作能力,一般要求英語六級500分以上;

d) 對研究方向感興趣,對科學研究有熱情,不怕吃苦、不怕失敗、做事認真負責。混學位者請勿聯(lián)系。

注:從事科學研究并不指畢業(yè)后只是在高校和研究所工作,也指愿意畢業(yè)后去著名公司從事研發(fā)工作或研究院工作、或出國留學繼續(xù)攻讀博士學位等。

本科生招生

招收有志于在深圳大學攻讀碩士研究生或有志于在本科/碩士階段后攻讀國外大學碩士/博士學位的1-3年級本科生。

要求:有志于在未來從事數(shù)據(jù)挖掘、機器學習方向?qū)W術研究的學生,尤其側重于生物醫(yī)學數(shù)據(jù)分析和機器學習算法研究。要求數(shù)學和編程相關課程學業(yè)成績較高。能夠把課余的5070%的時間全部用于科研中,只有集中精力做好一件事才能做好。

修讀或自修以下課程:線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、Matlab/Python、多元統(tǒng)計分析、矩陣論。

畢業(yè)生去向

2021屆碩士:盧帆(中國電信)、吳永賢(交通銀行)

2022屆碩士:林明雄(騰訊)、林奕龍(華為)

2023屆碩士:林澤潤(OPPO)、劉家瀚(瑞德林生物技術有限公司)、

                        鄒觀華、陳媛曉(比亞迪)

在讀碩士

2021級:易毅強(騰訊實習)、詹游麟(騰訊實習)、萬旭(騰訊實習)、陳雨潔

2022級:周嘉好、陳付群、黃子博、翁忻銳

2023級:蔡廣場、溫柯沛、趙輝、余偉明、羅浠靈

指導博士

2023級:栗瑩(優(yōu)博)

指導本科生

2019屆:張子超(保送復旦大學直博)、林明雄(保研深大)

2020屆:蔡德涵(香港城市大學直博)、梁浩(保研廈大)、王璟(保研西電)、邱鈺茹(澳門大學讀研)

2022屆:周嘉好(保研深大)、周潤東(華為)

2024屆:董東沛(保研華南理工)

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