刘珂，博士，教授，拥有计算机科学、生物学、统计学科研背景，目前致力于运用多种计算手段（如统计学习、人工智能）在生物医学大数据上开展知识发现以助力复杂疾病从“实验台到病床旁” (bench to bedside) 的转化医学研究。

目前已经发表的代表性成果如下：

1. Ke Liu  , Patric Newbury, Benjamin Glicksberg, Eran Andrechek and Bin Chen. “Evaluating cell lines as models for metastatic breast cancer through integrative analysis of genomic data”. Nature Communications, 10 (2138) (2019).  

2. Ke Liu, Elizabeth Theusch, Yun Zhou, Tal Ashuach, Andrea S.Dose, Peter J.Bickel, Marisa W. Medina and Haiyan Huang. “GeneFishing to reconstruct comprehensive context-specific portraits of biological processes and its application to cholesterol metabolism”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116 (38), 18943-18950, (2019).

3. Ke Liu, Omkar Kulkarni, Martin Witteveen-Lane, Bin Chen, and Dave Chesla. “MetBERT: a generalizable deep learning model for prediction of metastatic cancer”. AMIA 2022 Informatics Summit.

4. Yugang Wang, Yusong R. Guo, Ke Liu, Zheng Yin, Rui Liu, Yan Xia, Lin Tan, Peiying Yang, Jong-Ho Lee, Xin-jian Li, David Hawke, Yanhua Zheng, Xu Qian, Jianxin Lyu, Jie He, Dongming Xing, Yizhi Jane Tao and Zhimin Lu. “KAT2A coupled with the α-KGDH complex acts as a histone H3 succinyltransferase”. Nature, 552, 273-277 (2017).

5. Ke Liu, Zhangming Yan, Yuchao Li and Zhirong Sun. “Linc2GO: a human lincRNA function annotation resource based on ceRNA hypothesis”. Bioinformatics, 29(17):2221-2222 (2013).

教育经历：

2004.09-2008.07     山东大学 计算机科学与技术  本科（学士）

2008.09-2015.01     清华大学  生物学       博士研究生毕业

工作经历：

2015.03 - 2017.12    美国加州大学伯克利分校 (统计系)

2018.01 - 2018.03   美国加州大学旧金山分校（计算健康研究所）

2018.04 - 2022.02   美国密歇根州立大学（儿科和人类发育系）

研究方向:

1.基于单细胞组学数据的细胞特异性转录调控；

2.深度学习的可解释性研究；

3.基于组学大数据解析癌症转移机制以及抗转移药物的计算筛选。