Top

شين غاو

أستاذ, علوم الحاسب الآلي | رئيس, قسم علوم الحاسب الآلي | رئيس مشارك, مركز التميز للصحة الذكية

قسم العلوم والهندسة الحاسوبية والكهربائية والحسابية
عضوية مركز الأبحاث :
مركز العلوم البيولوجية الحاسوبية

xin.gao@kaust.edu.sa
Structural and Functional Bioinformatics Group


الانتماءات

المؤهل العلمي

  • دكتوراه من جامعة واترلو، كندا،2009
  • بكالوريوس علوم من جامعة شينخوا، 2004

الاهتمامات البحثية

"تتمثل الاهتمامات البحثية للدكتور غاو في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض الوراثية والسرطانات، تطوير الأدوية، والتصوير الطبي الحيوي. يقع عمله على تقاطع الذكاء الاصطناعي وعلم الأحياء. يعمل فريقه على بناء نماذج حاسوبية، تطوير تقنيات تعلم الآلة، وتصميم خوارزميات فعالة وكفؤة لمواجهة المشاكل الرئيسية المفتوحة التي تمتد من تحليل التسلسلات البيولوجية، إلى تحديد الهياكل ثلاثية الأبعاد، ومن ثم إلى توضيح الوظائف، وفهم والتحكم في السلوكيات الجزيئية ضمن الشبكات البيولوجية المعقدة، مروراً بالطب الحيوي والرعاية الصحية."

مؤلفات مختارة

  • Juexiao Zhou, Xiaonan He, Liyuan Sun, Jiannan Xu, Xiuying Chen, Yuetan Chu, Longxi Zhou, Xingyu Liao, Bin Zhang, Shawn Afvari, and Xin Gao*. (2024). “Pre-trained multimodal large language model enhances dermatological diagnosis using SkinGPT-4”. Nature Communications. 15: 5649.
  • Juexiao Zhou, Siyuan Chen, Yulian Wu, Haoyang Li, Bin Zhang, Longxi Zhou, Yan Hu, Zihang Xiang, Zhongxiao Li, Ningning Chen, Wenkai Han, Chencheng Xu, Di Wang, and Xin Gao*. (2023). “PPML-Omics: a privacy-preserving federated machine learning method protects patients’ privacy from omic data”. Science Advances. 10: eadh8601.
  • Bin Zhang, and Xin Gao*. (2023). “Deciphering DNA variant-associated aberrant splicing with the aid of RNA sequencing”. Nature Genetics. 55: 732-733.
  • Longxi Zhou, Xianglin Meng, Yuxin Huang, Kai Kang, Juexiao Zhou, Yuetan Chu, Haoyang Li, Dexuan Xie, Jiannan Zhang, Weizhen Yang, Na Bai, Yi Zhao, Mingyan Zhao, Guohua Wang, Lawrence Carin, Xigang Xiao, Kaijiang Yu, Zhaowen Qiu, and Xin Gao*. (2022). “An Interpretable deep learning workflow for discovering sub-visual abnormalities in CT scans of COVID-19 inpatients and survivors”. Nature Machine Intelligence. 4: 494-503.
  • Longxi Zhou, Zhongxiao Li, Juexiao Zhou, Haoyang Li, Yupeng Chen, Yuxin Huang, Dexuan Xie, Lintao Zhao, Ming Fan, Shahrukh Hashmi, Faisal AbdelKareem, Riham Eiada, Xigang Xiao*, Lihua Li*, Zhaowen Qiu*, and Xin Gao*. (2020). “A rapid, accurate and machine-agnostic segmentation and quantification method for CT-based COVID-19 diagnosis”. IEEE Transactions on Medical Imaging. 39(8): 2638-2652.
  • Yu Li, Sheng Wang, Ramzan Umarov, Bingqing Xie, Ming Fan, Lihua Li, and Xin Gao*. (2018). “DEEPre: sequence-based enzyme EC number prediction by deep learning”. Bioinformatics. 34(5): 760-769.