畢業於長庚大學生物醫學研究所。
研究領域在於癌症病人的基因定序資料的處理與分析,並利用統計或是機器學習的方式找出潛藏在疾病背後的致病因子,進而實現精準醫療的目的。並對數據分析以及大規模分散式系統有濃厚的興趣,希望未來能夠成為資料科學領域中的建築師。
e-mail : [email protected]. | phone : 0979971091
Sep 2020 - Now
利用400位肝癌病人的基因序列資料,以已知的致病基因為模板,透過ensemble learning的方式找出潛在的致病基因,並針對候選基因進行蛋白質功能分析,進而解釋候選基因與肝癌之間的關聯性。https://github.com/brucewu1996/LIHC-Anomaly-detection
利用病人腸道菌的基因定序資料,透過統計或者特徵篩選的方式,利用病人益生菌的組成設計出最適合病人的益生菌配方,並期望改善或減緩病人的病程。https://github.com/brucewu1996/Microbiome_health_indicator
Sep 2020 - Apr 2021
在台灣,除了標示完整的食品產品外,要得知食物的營養資訊只能透過食藥署的網站進行查詢,我們透過結合機器學習與營養資訊,讓使用者只需掃瞄食物本身或者條碼,就能快速得到食物的營養資訊。利用Kaggle Food 101資料集進行ResNet50 transfer learning, 再利用Google Firebase ML kit & Tensorflow Lite將訓練好的食物模型應用到行動裝置上。
https://github.com/brucewu1996/NucAction
Apr 2018 - Jan 2020
突變特徵 (Mutational signature) 可以將病患體內的體細胞突變歸類到不同的類型,不同類型的突變特徵可以對應到不同的突變原,利用NMF演算法將病患基因定序資料中的突變特徵分離出來,進而得知病患可能曾經暴露在何種突變原中。
Sep 2018 - Aug 2020
Sep 2014 - Jun 2018
畢業於長庚大學生物醫學研究所。
研究領域在於癌症病人的基因定序資料的處理與分析,並利用統計或是機器學習的方式找出潛藏在疾病背後的致病因子,進而實現精準醫療的目的。並對數據分析以及大規模分散式系統有濃厚的興趣,希望未來能夠成為資料科學領域中的建築師。
e-mail : [email protected]. | phone : 0979971091
Sep 2020 - Now
利用400位肝癌病人的基因序列資料,以已知的致病基因為模板,透過ensemble learning的方式找出潛在的致病基因,並針對候選基因進行蛋白質功能分析,進而解釋候選基因與肝癌之間的關聯性。https://github.com/brucewu1996/LIHC-Anomaly-detection
利用病人腸道菌的基因定序資料,透過統計或者特徵篩選的方式,利用病人益生菌的組成設計出最適合病人的益生菌配方,並期望改善或減緩病人的病程。https://github.com/brucewu1996/Microbiome_health_indicator
Sep 2020 - Apr 2021
在台灣,除了標示完整的食品產品外,要得知食物的營養資訊只能透過食藥署的網站進行查詢,我們透過結合機器學習與營養資訊,讓使用者只需掃瞄食物本身或者條碼,就能快速得到食物的營養資訊。利用Kaggle Food 101資料集進行ResNet50 transfer learning, 再利用Google Firebase ML kit & Tensorflow Lite將訓練好的食物模型應用到行動裝置上。
https://github.com/brucewu1996/NucAction
Apr 2018 - Jan 2020
突變特徵 (Mutational signature) 可以將病患體內的體細胞突變歸類到不同的類型,不同類型的突變特徵可以對應到不同的突變原,利用NMF演算法將病患基因定序資料中的突變特徵分離出來,進而得知病患可能曾經暴露在何種突變原中。
Sep 2018 - Aug 2020
Sep 2014 - Jun 2018