副教授
邮箱：kangyj@cqu.edu.cn
教育背景
2013年9月－2019年7月：北京大学，生物信息学，博士，
2009年9月－2013年7月：四川大学，生物技术，学士
科研/工作背景
2019年8月－2022年3月：北京大学，生物信息学，博士后
2022年4月－2023年8月：北京大学重庆大数据研究院，研究员
2023年8－至今：重庆大学，医学院，副教授
研究方向：
运用大数据与统计学习方法，开发新型生物信息学算法及分析平台，从遗传学、功能基因组学角度精准解读细胞调控功能。
基于人工智能的泛癌多组学多模态数据整合挖掘，研究影响恶性肿瘤发生发展的关键演化节点和获得性耐药机制。
代表性论文（*通讯作者，†共同作者）
1．Liang S†, Kang YJ†, Huo MR†, Yang DC, Wang Y, Xu LP, Zhang XH, Xia CR, Li JY, Liu RY, Wu N, Dong XY, Liu JY*, Gao G*, Huang XJ*. Systematic mining and quantification reveal the dominant contribution of non-HLA variations to acute graft-versus-host disease. Cellular & Molecular Immunolog.
2．Liu X†, Zhang XY†, Kang YJ†, Huang F, Liu S, Guo YX, Li YN, Yin CC, Liu ML, Han QM, Wang QW, Gao G, Ye H, Yao HL, Li C, Su Y, Li ZG*, Sun XL*. An autoantibody profile identified by human genome-wide protein arrays in rheumatoid arthritis. MedComm. 2024 Aug 11;5(8):e679.
3．Wen ZY, Kang YJ, Lan Ke L, Yang DC, Gao G*. Genome-wide identification of gene loss events suggests loss relics as a potential source for functional lncRNAs in human. Molecular Biology and Evolution. Mol Biol Evol. 2023 May 2;40(5):msad103.
4．Kang YJ, Ke L, Jiang S, Yang DC, Hou M, Gao G*. Quantitative model suggests both intrinsic and contextual features contribute to the transcript coding ability determination in cells. Briefings in Bioinformatics, 2021;, bbab483.
5．Jiang S†, Cheng SJ†, Ren LC, Wang Q, Kang YJ, Ding Y, Hou M, Yang XX, Lin Y, Liang N, Gao G*. An expanded landscape of human long noncoding RNA. Nucleic Acids Res. 2019 Sep 5;47(15):7842-7856.
6．Kang YJ†, Yang DC†, Kong L, Hou M, Meng YQ, Wei L, Gao G*. CPC2: a fast and accurate coding potential calculator based on sequence intrinsic features. Nucleic Acids Res. 2017 Jul 3;45(W1):W12-W16.
