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陈新

性别:男
职称:教授
单位:药学院

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陈新
药物生物技术研究所

个人简介

姓名:陈新
职务:药物生物技术研究所副所长(科研)
职称:教授
学历:博士
专业:计算生物学
研究方向:系统医学与合成生物学
电话/传真:+86-571-88208595
电子信箱:xinchen a.t. zju.edu.cn
                xinchen.chen a.t. utoronto.ca
课题组主页:http://www.synergylab.info/
 
陈新教授本科毕业于上海交通大学,获得生物技术和计算机应用双学士学位,研究生毕业于新加坡国立大学,获得计算科学博士学位。历任新加坡国立大学生物系助理教员、蓝图计划亚洲研究所高通量数据部门主管、浙江大学生命科学学院副教授、教授、生物信息学系副主任。
 
现任浙江大学药学院教授、药物生物技术研究所副所长、浙江大学-多伦多大学遗传与基因组医学研究所副所长,兼任加拿大多伦多大学分子遗传系教授。已发表论文40余篇,包括Gut, Plant Cell, Bioinformatics等知名期刊论文,被他引1200余次。获得多项国家自然科学基金资助,参加两项国家重点基础研究计划,获得浙江省自然科学基金杰出青年基金和杰出青年团队项目支持,获得教育部新世纪优秀人才荣誉。

陈新教授具有生物学、计算机科学、数学的科班教育背景,有宽广交叉的学术视野,是最早一批开始分子相互作用网络研究的学者之一。曾挂职担任浙江省温州市科技局副局长、浙江大学外事处副处长。全方位的学术、管理、交流经历铸就了课题组开放、严谨、融合、创新的基因。
 
 
研究方向
 
当前课题组有两个主要研究方向。一个是基于疾病药物响应相似性的癌症精准医疗策略研究。当前肿瘤精准治疗研究的主要策略是首先找到肿瘤的病源基因,再依据病源基因对患者进行细分分型,最后依据细分分型进行疗法选择或新药研发。这种策略虽然有效,但存在投入大、周期长、边际收益不断降低、不能解决肿瘤异质性等多方面问题。课题组致力于建立一种基于患者的病理生理状态,判断不同患者对于同一药物的响应是否一致的方法。这一方法可以帮助医生基于前期积累的老患者的治疗经验,为新患者设计个体化的治疗方案。
 
另一个主要研究方向是合成生物学元件信息系统和辅助设计工具。合成生物技术可以用于快速建立化合物药物和蛋白质药物的制造体系,以及从自然界中挖掘具有新的生物活性的药物分子。课题组从2016年起开始与国内领军的药物合成生物技术团队合作,为实验团队提供计算支撑,包括建立合成元件数据库、从生物基因组中挖掘新的合成元件、合成途径调控元件的挖掘和注释、合成途径辅助设计、细胞工厂的元件相容性评估、合成元件的性能优化合理设计和定向进化路径辅助设计等工作。
 
 
主要成绩
 
课题组长期致力于研究基于多基因协同效应的疾病治疗方法,已系统建立了药物作用机理相关的多个数据库和计算识别药物体内作用靶标的方法,形成了一套药物响应机理分析的参考资源;并提出了匀质基因功能关联网络的概念以及基于网络分析一组基因协同变化产生的整体生理影响的方法,这一方法(Gene Set Linkage Analysis, GSLA)在细胞系转录组、组织转录组、表观遗传特征的分析实例中均显示了解析多基因协同效应的能力,已取得了具有新治疗策略意义的成果。
 
代表性论文
 
1. Quantitative evaluation of human bone mesenchymal stem cells rescuing fulminant hepatic failure in pigs. D. Shi, J. Zhang, Q. Zhou, J. Xin, J. Jiang, L. Jiang, T. Wu, L. Jiang, W. Ding, S. Sun, J. Li, N. Zhou, L.Zhang, L. Jin, S. Hao, P. Chen, H. Cao, M. Li, L. Li, X. Chen*, J. Li*, Gut 66, 955-964 (2017).
 
2.Human interactome resource and gene set linkage analysis for the functional interpretation of biologically meaningful gene sets. X. Zhou, P. Chen, Q. Wei, X. Shen, X. Chen*, Bioinformatics 29, 2024-2031 (2013).
 
3.The predicted Arabidopsis interactome resource and network topology-based systems biology analyses. M. Lin, X. Zhou, X. Shen, C. Mao, X. Chen*, Plant Cell 23, 911-922 (2011).
 
4. Computational identification of potential molecular interactions in Arabidopsis. M. Lin, B. Hu, L. Chen, P. Sun, Y. Fan, P. Wu, X. Chen*, Plant physiology 151, 34-46 (2009).
 
5. GIPS: A software guide to sequencing-based direct gene cloning in forward genetics studies. H. Hu, W. Wang, Z. Zhu, J. Zhu, D. Tan, Z. Zhou, C. Mao*, X. Chen*, Plant physiology 170, 1929–1934 (2016).
 
6. Optimization of molecular docking scores with support vector rank regression. W. Wang, W. He, X. Zhou, X. Chen*, Proteins 81, 1386-1398 (2013).
 
7. Can an in silico drug-target search method be used to probe potential mechanisms of medicinal plant ingredients? X. Chen, C.Y. Ung, Y.Z. Chen, Natural Product Reports 20, 432-444 (2003).
 
8. DCDB: drug combination database. Y. Liu, B. Hu, C. Fu, X. Chen*, Bioinformatics 26, 587-588 (2010).
 
9. Database of traditional Chinese medicine and its application to studies of mechanism and to prescription validation. X. Chen*, H. Zhou, Y. B. Liu, J. F. Wang, H. Li, C. Y. Ung, L. Y. Han, Z. W. Cao, Y. Z. Chen*, British journal of pharmacology 149, 1092-1103 (2006).
 
10. TTD: Therapeutic Target Database. X. Chen, Z.L. Ji, Y.Z. Chen, Nucleic acids research 30, 412-415 (2002).
 
代表性专利
 
1. 基于病例多组学变异特征的精准医学知识搜索系统及实现方法,201710218630。

2. 基于分子生理组学的癌症精准治疗选择方法,201710060889。
 
3. 一种基于基因功能关联网络发现慢性病机制及其预警干预策略的方法,201610442551。
 
4. DLL4细胞因子在制备治疗暴发性肝功能衰竭药剂中的应用,201510582307。
 
5. 基于概率框架和重测序技术快速发现表型相关基因的方法,201510890563。