Shixiang Wang

>上士闻道
勤而行之

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王诗翔

教育经历

  • 2016.09 ~ 现在
    上海科技大学,生物学专业,肿瘤信息学方向博士在读

  • 2012.09 ~ 2016.07
    电子科技大学,生物医学工程专业,工学学士

教学经历

助教:

  • 细胞生物学II课程(研究生,一学期)

教学:

  • 贵州支教(小学生,半个月)

专业技能

  • 编程水平:
    • R \(\star\star\star\star\star\)
    • Shell \(\star\star\star\)
    • Python \(\star\star\star\)
    • Golang \(\star\star\)
  • 数据分析。我有使用 R 和 Shell 进行数据预处理、数据清洗和数据解释相关的丰富经验。
  • 统计。我对于使用 R 进行统计建模和可视化也相当有经验。
  • 软件包与流程开发。我精通纯 R 包的开发,也有一些 Python 包和 Shiny 开发经验。我能够组合多种不同的编程语言或技能创建分析流程。
  • 基因组学分析。我有能力处理原始基因组学数据并进行分析。在体细胞变异检测(包括 SNV、INDEL 和 CNV)、差异表达分析、富集分析方面有一些实际经验。使用过像 samtools、fastqc、bwa、VEP、bedtools、limma 等一些组学工具。
  • 临床分析。我了解领域文献常见的临床指标,知道如何构建生存分析模型并解释结果。
  • 机器学习。我了解机器学习(包括深度学习),掌握一些基本技术,像聚类、回归预测、分类预测,有将机器学习应用到项目中的能力。
  • 写作。我喜欢用 Markdown 和 R Markdown 等现代书写工具写作,并通过很多方式分享我的知识(如 GitHub Issue简书微信公众号)

开发

关于我更多的开发活动和贡献也在 github.com/ShixiangWang 上查看。

出版物

总引用:106 (数据源:谷歌学术,更新时间:2020-08-02)

  • Wang, S., He, Z., Wang, X., Li, H., & Liu, X. S. (2019). Antigen presentation and tumor immunogenicity in cancer immunotherapy response prediction. eLife, 8, e49020. https://doi.org/10.7554/eLife.49020 (PDF)
  • Wang, S., He, Z., Wang, X., Li, H., Wu, T., Sun, X., … & Liu, X. S. (2019). Can tumor mutational burden determine the most effective treatment for lung cancer patients?. Lung Cancer Management. https://doi.org/10.2217/lmt-2019-0013 (PDF)
  • Wang, S., Cowley, L. A., & Liu, X. S. (2019). Sex differences in Cancer immunotherapy efficacy, biomarkers, and therapeutic strategy. Molecules, 24(18), 3214. (PDF)
  • Wang, S. & Liu, X. S. (2019). The UCSCXenaTools R package: a toolkit for accessing genomics data from UCSC Xena platform, from cancer multi-omics to single-cell RNA-seq. Journal of Open Source Software, 4(40), 1627, https://doi.org/10.21105/joss.01627 (PDF)
  • He, Z., Wang, S., Shao, Y., Zhang, J., Wu, X., Chen, Y., … & Liu, X. S. (2019). Ras downstream effector GGCT alleviates oncogenic stress. iScience. (PDF)
  • Wang, S., Zhang, J., He, Z., Wu, K., & Liu, X. S. (2019). The predictive power of tumor mutational burden in lung cancer immunotherapy response is influenced by patients’ sex. International journal of cancer, 145(10), 2840-2849. (PDF)
  • Wang, S., Jia, M., He, Z., & Liu, X. S. (2018). APOBEC3B and APOBEC mutational signature as potential predictive markers for immunotherapy response in non-small cell lung cancer. Oncogene, 37(29), 3924-3936. (PDF)