师资队伍

当前位置：太阳集团官网师资队伍师资一览按职称全部副教授副研究员高级讲师正文

周彦

教育程度：博士以上
职称：副教授

电话：075526534582
邮箱：zhouy1016@szu.edu.cn
地址：科技楼416

教程程度	博士以上	职称	副教授
电话	075526534582	邮箱	zhouy1016@szu.edu.cn
地址	科技楼416	教育经历	2009年9月~2013年12月，东北师范大学, 数学与统计学院，博士, 概率论与数理统计专业</br> 2006年9月~2008年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，硕士, 概率论与数理统计专业 </br> 2002年9月~2006年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，本科, 应用数学专业
工作经历	2014年1月~2015年1月，美国伊利诺伊大学香槟分校，博士后 </br>2015年5月~2018年12月，深圳大学，讲师 </br> 2019年1月~ ，深圳大学，副教授 </br> 2015年12月~2016年2月，香港浸会大学，数学系，访问学者 </br>2016年7月~2016年8月，香港浸会大学，数学系，访问学者 </br>2017年7月~2017年8月，香港浸会大学，数学系，访问学者 </br>2018年1月~2018年2月，香港城市大学，数学系，访问学者 </br>2018年3月~2018年4月，南方科技大学，数学系，访问学者 </br>2018年9月~2018年11月，澳门大学，工商管理学院，访问学者 </br>2019年7月~2019年9月，香港大学，数学系，访问学者	研究领域	生物统计，机器学习，深度学习，医学统计，纵向数据
获得荣誉	[1] 深圳市海外高层次人才“孔雀计划”C类人才;</br> [2] 南山区领航人才 C 类人才；</br> [3] 2018获得深圳大学“百篇优秀本科毕业论文指导老师”;</br> [4] 2019年指导学生获得广东省现场统计协会优秀论文奖一等奖</br> [5] 2020年获得研究生新锐研究生导师;</br> [6] 2022获得深圳大学“百篇优秀本科毕业论文指导老师”</br> [7] 2023获得深圳大学首届“百篇优秀硕士毕业论文指导老师”</br> [8] 2023年指导学生获得广东省本科统计建模大赛二等奖</br> [9] 2024年指导学生获得全国大学生数据分析特等奖</br> [10] 2024年指导学生获得美国建模大赛二等奖</br> [11] 2024年指导学生获得泰迪杯国家二等奖</br> [12] 2024年深圳大学优秀共产党员	教学课程	纵向数据，贝叶斯统计，概率论与数理统计，数据挖掘，高等计量经济学，线性代数
科研成果	[19]. Yan Zhou, Ying Zhang, Minjiao Peng, Yaru Zhang, Yaohua Hu, Jianzhong Su and Jinfeng Xu. (2024). scDMV: a zero–one inflated beta mixture model for DNA methylation variability with scBS-seq data. Bioinformatics, 40(1), btad772.</br> [18]. Yan Zhou, Ruoxi Mei, Yichuan Zhao, Zongliang Hu and Mingtao Zhao. (2024). Orthogonality-based bias-corrected empirical likelihood inference for partial linear varying coefficient EV models with longitudinal data. Journal of Computational and Applied Mathematics, 443(115751)</br> [17]. Yan Zhou, Weiping Zhang, Hongmei Lin and Heng Lian. (2021). Partially linear functional quantile regression in a reproducing kernel Hilbert space. Journal of Nonparametric Statistics, 34:4, 789-803.</br> [16]. Yan Zhou, Minjiao Peng, Bin Yang, Tiejun Tong, Baoxue Zhang and Niansheng Tang(2022). scDLC: a deep learning framework to classify large sample single-cell RNA-seq data. BMC Genomics, 23:504.</br> [15]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Yan Zhou and You-Gan Wang (2021). An efficient Gehan-type estimation for the accelerated failure time model with clustered and censored data. Lifetime Data Analysis, 27:679–709.</br> [14]. Mingtao Zhao, Xiaoli Xu, Yan Zhou* (2021). Model Estimation and Selection for Partial Linear Varying Coefficient EV Models with Longitudinal Data. Journal of Applied Statistics, DOI: 10.1080/02664763.2021.1904847</br> [13]. Yan Zhou, Bin Yang, Junhui, Wang, JiaDi Zhu* and Guoliang, Tian. (2021). A scaling-free minimum enclosing ball method to detect differentially expressed genes for RNA-seq data. BMC Genomics, 22:479.</br> [12]. Jun Zhang, Bingqing Lin and Yan Zhou (2021). Kernel density estimation for partial linear multivariate responses models. Journal of Multivariate Analysis, 185(104768).</br> [11]. Yan Zhou, Li Zhang, Jinfeng Xu, Jun Zhang and Xiaodong Yan (2021). Encoding the category to select the feature genes for single-cell RNA-seq classification. Statistics in Medicine, DOI: 10.1002/sim.9015</br> [10]. Jiadi Zhu, Ziyang Yuan, Lianjie Shu, Yan Zhou* (2021). Selecting Classification Methods for Small Samples of Next-Generation Sequencing Data. Frontier in Genetics, https://doi.org/10.3389/fgene.2021.642227</br> [9]. Jiaqi Liu, Hengqiang Zhao， Yan Zhou (second author), …. Jianzhong Su. (2021), Genome-wide cell-free DNA methylation analyses improve accuracy of non-invasive diagnostic imaging for early-stage breast cancer. Molecular Cancer. https://doi.org/10.1186/s12943-021-01330-w (SCI) (IF: 27).</br> [8]. Jun Zhang, Junpeng Zhu, Yan Zhou, Xia Cui and Tao Lu (2020). Multiplicative regression models with distortion measurement errors, Statistical Papers, 61:2031–2057</br> [7]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Mingtao Zhao and Yan Zhou. (2019). Efficient parameter estimation for multivariate accelerated failure time model via the quadratic inference functions method. Random Matrices: Theory and Applications, 8(4): 1950013</br> [6]. Yan Zhou, Jiadi Zhu, Tiejun Tong, Junhui Wang and Jun Zhang. (2019). A statistical normalization method and differential expression analysis for RNA-seq data between different species. BMC Bioinformatics (IF: 2.3), 20:163.</br> [5]. Weihua Zhao, Yan Zhou, Heng Lian. (2018). Time-varying Quantile Single-Index Model for Multivariate Responses. Computational Statistics & Data Analysis, 127: 32-49.</br> [4]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Tiejun Tong and Xiang Wan. (2018). Classifying next generation sequencing data using a zero-infated Poisson model, Bioinformatics (IF: 7.3), 34(8), 1329–1335.</br> [3]. Jun Zhang, Yan Zhou, Bingqing Lin, Yao Yu. (2017), Estimation and hypothesis test on partial linear models with additive distortion measurement errors, Computational Statistics and Data Analysis (IF: 1.18), 112: 114-128.</br> [2]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Gaorong Li, Tiejun Tong and XiangWan. (2017), GD-RDA: A new regularized discriminant analysis for high dimensional data. Journal of Computational Biology (IF: 1.537), 24: 1-13.</br> [1]. Bo Zhang, Yan Zhou (Co-first author), Nan Lin ....Baoxue Zhang and Ting Wang. (2013), Functional DNA methylation differences between tissues, cell types, and across individuals discovered using the M&M algorithm. Genome Research. 23:1522-1540. 10.1101/gr.156539.113	科研项目	[6] 广东省自然科学面上项目（15万），主持，2024/01-2026/12；</br> [5] 广东省自然科学面上项目（10万），主持，2023/01-2025/12；</br> [4] 国家自然科学面上项目（52万），主持，2021/01-2024/12；</br> [3] 国家自然科学基金青年科学基金项目（24万），主持，2018/01-2020/12；</br> [2] 国家自然科学基金数学天元青年基金项目（3万），主持，2016/01-2016/12；</br> [1] 广东省自然科学基金博士科研启动项目（10万），主持，2016/06-2019/06；

个人简介

周彦：太阳集团官网特聘研究员，博士生导师，统计与数据科学系主任。毕业于东北师范大学，曾在UIUC从事博士后工作，2015年进入深圳大学工作。曾访问香港大学，香港浸会大学，香港城市大学等。主要研究方向为纵向数据，生物统计，机器学习，医学统计等。获得深圳市孔雀计划奖励C类和“南山区领航人才”。主持国家面上项目，国家青年项目等数项。以第一或通讯作者身份在Genome Research（影响因子：14.38），Bioinformatics（影响因子：7.38），Statistics in Medicine, BMC Genomics等国际顶级期刊上发表高水平SCI论文近四十篇。单篇最高引用次数180多次。兼职广东省高等学校教学指导委员会委员；广东省现场统计协会副理事长，常务理事；中国现场统计协会理事；中国环境资源统计学会和多元统计学会常务理事等；担任《中国统计科学学报》编委。曾为JASA， Bioinformatics等杂志审稿。

个人主页：https://www.researchgate.net/profile/Yan_Zhou114

教育经历

2009年9月~2013年12月，东北师范大学, 数学与统计学院，博士, 概率论与数理统计专业
2006年9月~2008年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，硕士, 概率论与数理统计专业
2002年9月~2006年7月, 东北师范大学, 数学与统计学院，本科, 应用数学专业

工作经历

2014年1月~2015年1月，美国伊利诺伊大学香槟分校，博士后
2015年5月~2018年12月，深圳大学，讲师
2019年1月~ ，深圳大学，副教授
2015年12月~2016年2月，香港浸会大学，数学系，访问学者
2016年7月~2016年8月，香港浸会大学，数学系，访问学者
2017年7月~2017年8月，香港浸会大学，数学系，访问学者
2018年1月~2018年2月，香港城市大学，数学系，访问学者
2018年3月~2018年4月，南方科技大学，数学系，访问学者
2018年9月~2018年11月，澳门大学，工商管理学院，访问学者
2019年7月~2019年9月，香港大学，数学系，访问学者

研究领域

生物统计，机器学习，深度学习，医学统计，纵向数据

获得荣誉

[1] 深圳市海外高层次人才“孔雀计划”C类人才;
[2] 南山区领航人才 C 类人才；
[3] 2018获得深圳大学“百篇优秀本科毕业论文指导老师”;
[4] 2019年指导学生获得广东省现场统计协会优秀论文奖一等奖
[5] 2020年获得研究生新锐研究生导师;
[6] 2022获得深圳大学“百篇优秀本科毕业论文指导老师”
[7] 2023获得深圳大学首届“百篇优秀硕士毕业论文指导老师”
[8] 2023年指导学生获得广东省本科统计建模大赛二等奖
[9] 2024年指导学生获得全国大学生数据分析特等奖
[10] 2024年指导学生获得美国建模大赛二等奖
[11] 2024年指导学生获得泰迪杯国家二等奖
[12] 2024年深圳大学优秀共产党员

教学课程

纵向数据，贝叶斯统计，概率论与数理统计，数据挖掘，高等计量经济学，线性代数

科研成果

[19]. Yan Zhou, Ying Zhang, Minjiao Peng, Yaru Zhang, Yaohua Hu, Jianzhong Su and Jinfeng Xu. (2024). scDMV: a zero–one inflated beta mixture model for DNA methylation variability with scBS-seq data. Bioinformatics, 40(1), btad772.
[18]. Yan Zhou, Ruoxi Mei, Yichuan Zhao, Zongliang Hu and Mingtao Zhao. (2024). Orthogonality-based bias-corrected empirical likelihood inference for partial linear varying coefficient EV models with longitudinal data. Journal of Computational and Applied Mathematics, 443(115751)
[17]. Yan Zhou, Weiping Zhang, Hongmei Lin and Heng Lian. (2021). Partially linear functional quantile regression in a reproducing kernel Hilbert space. Journal of Nonparametric Statistics, 34:4, 789-803.
[16]. Yan Zhou, Minjiao Peng, Bin Yang, Tiejun Tong, Baoxue Zhang and Niansheng Tang*(2022). scDLC: a deep learning framework to classify large sample single-cell RNA-seq data. BMC Genomics, 23:504.
[15]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Yan Zhou* and You-Gan Wang (2021). An efficient Gehan-type estimation for the accelerated failure time model with clustered and censored data. Lifetime Data Analysis, 27:679–709.
[14]. Mingtao Zhao, Xiaoli Xu, Yan Zhou* (2021). Model Estimation and Selection for Partial Linear Varying Coefficient EV Models with Longitudinal Data. Journal of Applied Statistics, DOI: 10.1080/02664763.2021.1904847
[13]. Yan Zhou, Bin Yang, Junhui, Wang, JiaDi Zhu* and Guoliang, Tian*. (2021). A scaling-free minimum enclosing ball method to detect differentially expressed genes for RNA-seq data. BMC Genomics, 22:479.
[12]. Jun Zhang, Bingqing Lin and Yan Zhou* (2021). Kernel density estimation for partial linear multivariate responses models. Journal of Multivariate Analysis, 185(104768).
[11]. Yan Zhou, Li Zhang, Jinfeng Xu, Jun Zhang and Xiaodong Yan (2021). Encoding the category to select the feature genes for single-cell RNA-seq classification. Statistics in Medicine, DOI: 10.1002/sim.9015
[10]. Jiadi Zhu, Ziyang Yuan, Lianjie Shu, Yan Zhou* (2021). Selecting Classification Methods for Small Samples of Next-Generation Sequencing Data. Frontier in Genetics, https://doi.org/10.3389/fgene.2021.642227
[9]. Jiaqi Liu, Hengqiang Zhao， Yan Zhou (second author), …. Jianzhong Su. (2021), Genome-wide cell-free DNA methylation analyses improve accuracy of non-invasive diagnostic imaging for early-stage breast cancer. Molecular Cancer. https://doi.org/10.1186/s12943-021-01330-w (SCI) (IF: 27).
[8]. Jun Zhang, Junpeng Zhu, Yan Zhou*, Xia Cui and Tao Lu (2020). Multiplicative regression models with distortion measurement errors, Statistical Papers, 61:2031–2057
[7]. Liya Fu, Zhuoran Yang, Mingtao Zhao and Yan Zhou*. (2019). Efficient parameter estimation for multivariate accelerated failure time model via the quadratic inference functions method. Random Matrices: Theory and Applications, 8(4): 1950013
[6]. Yan Zhou, Jiadi Zhu, Tiejun Tong, Junhui Wang and Jun Zhang. (2019). A statistical normalization method and differential expression analysis for RNA-seq data between different species. BMC Bioinformatics (IF: 2.3), 20:163.
[5]. Weihua Zhao, Yan Zhou*, Heng Lian. (2018). Time-varying Quantile Single-Index Model for Multivariate Responses. Computational Statistics & Data Analysis, 127: 32-49.
[4]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Tiejun Tong and Xiang Wan. (2018). Classifying next generation sequencing data using a zero-infated Poisson model, Bioinformatics (IF: 7.3), 34(8), 1329–1335.
[3]. Jun Zhang, Yan Zhou*, Bingqing Lin, Yao Yu. (2017), Estimation and hypothesis test on partial linear models with additive distortion measurement errors, Computational Statistics and Data Analysis (IF: 1.18), 112: 114-128.
[2]. Yan Zhou, Baoxue Zhang, Gaorong Li, Tiejun Tong and XiangWan. (2017), GD-RDA: A new regularized discriminant analysis for high dimensional data. Journal of Computational Biology (IF: 1.537), 24: 1-13.
[1]. Bo Zhang, Yan Zhou (Co-first author), Nan Lin ....Baoxue Zhang and Ting Wang. (2013), Functional DNA methylation differences between tissues, cell types, and across individuals discovered using the M&M algorithm. Genome Research. 23:1522-1540. 10.1101/gr.156539.113

科研项目

[6] 广东省自然科学面上项目（15万），主持，2024/01-2026/12；
[5] 广东省自然科学面上项目（10万），主持，2023/01-2025/12；
[4] 国家自然科学面上项目（52万），主持，2021/01-2024/12；
[3] 国家自然科学基金青年科学基金项目（24万），主持，2018/01-2020/12；
[2] 国家自然科学基金数学天元青年基金项目（3万），主持，2016/01-2016/12；
[1] 广东省自然科学基金博士科研启动项目（10万），主持，2016/06-2019/06；