朱 哲潜
匹兹堡,宾夕法尼亚
Summary
具备高度主动性，乐于迎接新挑战。工作态度严谨，适应力强，沟通能力出色；能够在无需监督的情况下独立完成任务，并快速掌握新技能。
Overview
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years of professional experience
Work History
基于WGCNA的甲状腺癌基因共表达网络构建
卡内基梅隆大学
匹兹堡, 宾夕法尼亚
08.2025 - 12.2025
- 构建甲状腺癌共表达网络后鉴定多个功能模块，其中MEbisque4与疾病表型呈最显著负相关，MEsalmon呈显著正相关，提示二者可能参与关键病理过程
- 模块特征向量聚类与eigengene热图进一步证实MEbisque4在网络拓扑上显著独立
- 在MEbisque4中识别PODN为核心hub gene，并构建其局部共表达网络，关联基因（如OMD、DCN、DIO3、FBLN1等）主要参与细胞外基质与肿瘤微环境调控，提示潜在生物标志物价值
- 生成可供R Shiny APP 可互动界面，可视化分析的可复用矩阵文件，为后续跨组织模块挖掘提供基础
Go语言并行计算与自动化科学模拟系统
卡内基梅隆大学
匹兹堡, 宾夕法尼亚
08.2025 - Current
- 利用goroutine和channel构建自动化并行计算流程，显著提升模拟效率
- 实现Barnes–Hut N体引力模拟，使用QuadTree将复杂度从O(n²)降至O(n log n)
- 构建多核并行图形匹配引擎，实现非阻塞式结果聚合
- 实现Sandpile与Boids等细胞自动机系统，支持参数化实验与可复现性测试
- 设计FIRST-principle测试框架完成算法正确性验证与极端情形压力测试
- 基于性能意识完成模块化优化，包括任务切片、减少共享内存竞争与I/O开销
COVID-19患者免疫通路多组学整合分析
罗彻斯特大学
罗彻斯特, 纽约州
09.2024 - 12.2024
- 设计研究总体框架，包括多组学整合策略、分析方法选择与团队任务分工
- 系统性梳理RNA测序（scRNA-seq与bulk RNA-seq）文献，形成可复用技术路线
- 基于单细胞与Bulk RNA-seq数据分析COVID-19患者外周血免疫失调现象
- 识别关键细胞群组变化，如炎症型单核细胞增多与细胞毒性T细胞下降
- 使用DESeq2开展差异表达分析，并完成UMAP、热图、火山图等可视化
- 富集分析揭示多条失调通路（包括凋亡、内吞作用与Th17分化）
- 在系内研讨会上汇报成果，展示多组学框架在疾病机制解析中的应用价值
基于基因表达数据的癌症结局预测
美国国家生物理论与数学研究院
芝加哥, 伊利诺伊斯
05.2024 - 09.2024
- 使用决策树、随机森林与SVM模型结合交叉验证预测肿瘤良恶性
- 运用PCA与聚类实现降维与特征筛选
- 设计PSSM矩阵及EM算法识别DNA转录因子结合位点
- 构建隐马尔可夫模型（HMM）并使用Viterbi算法预测CpG岛
- 使用Felsenstein剪枝法进行系统发育树状态似然估计
- 实现Needleman–Wunsch序列比对与DNA替代模型模拟（JC69 / HKY85）
Education
Master of Science - 计算生物学硕士
卡内基梅隆大学
Pittsburgh, PA, US05-2025
Bachelor of Science - 计算生物学学士，统计学学士
罗彻斯特大学
罗彻斯特，美国05.2025
Skills
- R
- Python
- Go
- BASH
- Java
- CADD
- Latex
- Pipeline Development
Languages
English
Full Professional
Timeline
基于WGCNA的甲状腺癌基因共表达网络构建
卡内基梅隆大学
08.2025 - 12.2025
Go语言并行计算与自动化科学模拟系统
卡内基梅隆大学
08.2025 - Current
COVID-19患者免疫通路多组学整合分析
罗彻斯特大学
09.2024 - 12.2024
基于基因表达数据的癌症结局预测
美国国家生物理论与数学研究院
05.2024 - 09.2024
Master of Science - 计算生物学硕士
卡内基梅隆大学
Bachelor of Science - 计算生物学学士，统计学学士
罗彻斯特大学