研究人员
冯建峰
发布时间:2019-11-19        浏览次数:1133

教授


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       冯建峰教授现任复旦大学数学科学学院、生命科学学院教授,复旦大学计算系统生物学中心主任,上海数学中心首席科学家。

      1981−1991年,就读于北京大学数学系、概率统计系,获北京大学理学学士、硕士、博士学位,后留校任教。1993−1996年,由德国洪堡基金会资助,在德国慕尼黑大学、意大利罗马大学工作。1996−2000年,就职于英国剑桥Babraham生物所,获永久职位。2000−2004年,任英国Sussex大学信息科学系Reader。2005年,任英国Warwick大学计算机科学系Chair Professor 。目前,主要致力于利用计算方法从事与神经、精神科学相关的生物医学问题的研究。

      近几年,先后与世界著名大学、国际一流研究机构、国内首屈一指的医疗卫生专业机构(如复旦大学华山医院精神科、上海市精神卫生中心、中国人民解放军南京军区南京总医院医学影像科等)密切合作,主要基于重性精神病的海量高维时空数据,运用与发展数理科学技术手段,在寻找重性精神病特异性生物标志方面进行了一系列研究工作,取得了如下研究成果:

1. 精神疾病功能磁共振成像的研究:
    成功发现抑郁症患者难以控制负面情绪可能与“憎恨网络”的消失有关,该研究成果发表于Mol Psychiatry(IF>13),并被CNN、BBC、The Washington Post、Reuters等百余家媒体争相报道。

2. 遗传影像学领域的探索性研究:
    围绕抑郁症、精神分裂症及人类情绪认知方面的一系列相关研究成果陆续发表于Mol Psychiatry(IF>13)、Am J Psychiatry(IF>12)、Schizophr Bull(IF>8)、Biol Psychiatry(IF>8)。这部分研究工作正是基于目前世界上该领域最权威的耗巨资构建的三大数据库系统,即美国的ADNI数据库、欧盟的IMAGEN数据库和IMAGEMEND数据库。

3. 生物系统Granger因果关系的创新性、实用性理论研究:
    对Granger因果模型进行了一系列推广,并将新的模型和理论方法应用于神经影像学、电生理学、遗传学等各类时间序列数据中。具体概括如下:①首先建立了时域和频域上的偏Granger因果关系;②定义了高维变量间的Granger因果;③统一了Granger因果模型和动态因果模型的理论框架;④提出了利用Granger因果分析构建复杂网络的方法,并将经典的Granger因果模型推广为含信号依赖噪音的Granger因果模型和时空Granger因果模型。这些成果均发表于PLoS Comput Biol(IF>5)、NeuroImage(IF>5)。

      由于上述突出的学术贡献,2011年荣获英国皇家学会沃弗森研究功勋奖(Wolfson Research Merit Awards)。该奖项是英国国内最享有盛誉的科研奖项,由英国沃弗森基金会和英国商业、创新与技能部共同资助,并由英国皇家学会评定。设立该奖项目的在于吸引和资助有突出成就和巨大潜力的科学家。

      迄今为止,先后主持EPSPC、BBSRC、EU和国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目等十余项科研项目。此前,以第一或通讯作者在J Neurosci、Curr Biol、Phys Rev Lett、PLoS Comput Biol等专业类顶尖杂志上发表过多篇有影响力的学术论文。

代表论文

  1. Tao H, Guo S, Ge T, Kendrick KM, Xue Z, Liu Z, Feng J*(2013). Depression uncouples brain hate circuit. Mol Psychiatry,18(1):101-11.

  2. Loth E, et al., Feng J*, Schumann G (2013). Oxytocin Receptor Genotype Modulates Ventral Striatal Activity to Social Cues and Response to Stressful Life Events. Biol Psychiatry, 1;76(5):367-76.

  3. Li M, Ge T, Feng J, Su B(2013). SLC6A15 rs1545843 and depression: implications from brain imaging data. Am J Psychiatry,170(7):805.

  4. Guo S, Palaniyappan L, Yang B, Liu Z, Xue Z, Feng J* (2013). Anatomical distance affects functional connectivity in patients with schizophrenia and their siblings. Schizophr Bull, 40(2):449-59.

  5. Guo S, Kendrick KM, Zhang J, Broome M, Yu R, Liu Z, Feng J*(2013). Brain-wide functional inter-hemispheric disconnection is a potential biomarker for schizophrenia and distinguishes it from depression. Neuroimage Clin, 2:818-26.

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