David Yang 杨晓伟 博士

首席研究员和科学家

  • 生物统计学博士,加州大学洛杉矶分校

  • 生物医学工程硕士,北京协和医科大学

  • 数学学士,南开大学


杨晓伟博士2002年毕业于加州大学洛杉矶分校生物统计学专业。他主要担任生物统计学、生物信息学和健康信息技术( HIT )的数据收集和计算方案的首席研究员。他开发了贝叶斯推理方法来服务于循证医学和/或个性化医学中的各种需求。这包括线性回归模型缺失协变量的马尔可夫链蒙特卡罗( MCMC)算法 (Yang, Belin, and Boscardin, 2005),以及不完整的纵向数据分析 (Yang, Li, & Shoptaw, 2008; Li, Yang, & Wu, 2007; Yang et al, 2007; Yang & Shoptaw, 2005),参数和半参数分层建模方法(Yang et al, 2013), 发现生物标志物的综合性贝叶斯变量选择( IBVS )算法 (Peng, et al., 2013)等。最近,在美国国立卫生研究院( NIH )资助下,他正带领Bayessoft的一个团队在研发一套基于云计算和 iOS / Android平台的 EMA(生态瞬时评估法)和 PHM (个人健康管理)的软件工具。

Joseph Wiemels 博士

科学顾问

  • 环境卫生服务博士,加州伯克利大学

  • 生物学学士 凯尼恩学院


Joseph Wiemels 是著名的癌症流行病学家,专注于儿童白血病的分子遗传流行病学和病因学研究,成人和儿童脑癌研究,成人脑膜瘤,皮肤癌和胰腺癌的病因学研究。自 2000 年以来,Wiemels博士一直任教于加州大学旧金山分校,开展对儿童白血病和成人脑肿瘤的分子遗传流行病学和病因学研究。目前, Wiemels 博士与杨晓伟博士开发了一系列从整体基因组学(例如,全球性的遗传多态性,基因表达和DNA甲基化的测量)中发现分子生物标志物的贝叶斯策略。担任实验室科学家的同时, Wiemels 博士还负责癌症流行病学的现场调研。这项研究涉及到收集地理指标数据和环境污染区域的癌症病例的聚类分析。作为一个经验丰富的科学家, Wiemels 博士协助杨晓伟博士,以确保在生物统计与生物信息学 Bayessoft 的软件产品开发和咨询服务的科学性和合理性。

Jennifer Wang 博士

Bioinformatics

  • 生物信息学博士,北京科技大学(中国北京)

  • 计算机科学硕士,西北工业大学(中国西安)

  • 化学学士,中国科技大学(中国安徽省)


Jennifer 博士分别于 1991 年、2003 年、2008 年获得化学工程学士,计算机科学硕士和生物信息学博士学位。她博士期间的研究重点是“模式识别与人工智能” ,并在“癌症基因表达模式分析与智能计算技术”杂志发表论文。 她的工作经验涵盖私营部门,政府和学术/医学等领域。2009年,她在乔治城大学Lombardi综合癌症中心做博士后,研究基于机器学习和文本挖掘技术的基因组、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的生物标志物的发现及乳腺癌、前列腺癌和肝癌的通路/网络分析和识别等工作。2013年,她曾受雇于亨特学院公共卫生学院,担任高级生物信息学科学家。在那里,她学习基于贝叶斯变量选择技术从单核苷酸多态性、基因表达数据、路径和网络数据库中进行生物标志物筛选。在 Bayessoft,她负责特定疾病的遗传和环境相互作用研究,基因和蛋白网络建模研究,基因组学数据建模研究。她的最新成果是协助开发新产品 Genetics365。该产品有助于研究人员浏览并呈现不同疾病的单核苷酸多态性。

Edward Lin 林卫东

合伙创始人及应用架构师

  • MS, Computer Science, Marquette University

林卫东于 2001 年毕业于马凯特大学,并获得计算机科学硕士。他拥有16年的软件开发、网络通信和数据库商业智能的专业经验。他曾担任世界上最大的骨髓移植数据采集中心 CIBMTR 的首席开发员,并开发了多种基于 Windows 和网络的数据收集和数据库处理的应用程序。他是经过微软、Sun、思科和 Bayessoft 认证的开发人员和网络工程师。