胡懿娟，女，1982年出生，擁有美國永久居留權，北京大學北京國際數學研究中心教授、著名生物統計學者。
胡懿娟是重慶市第九十五初級中學校友。2005年，胡懿娟本科畢業於北京大學數學科學學院。2011年，胡懿娟於美國北卡羅萊納大學教堂山分校獲得博士學位。2011-2017年於美國埃默里大學任助理教授。2017-2023年於美國埃默里大學任副教授。2023-2024年於美國埃默里大學任教授。2024年7月，胡懿娟加入北京大學北京國際數學研究中心教授，擔任教授職務。2024年12月23日，康為世紀發布公告，聘任胡懿娟女士為公司非獨立董事。
胡懿娟的研究主要聚焦於為生物醫學領域中的高維度、高噪聲組學數據開發統計理論和方法，尤其關注微生物組、基因組、代謝組等組學數據中的高維假設檢驗、穩健推斷以及處理缺失或偏差數據等問題。她的研究特色在於與公共衛生學家和臨床研究者的密切合作，從他們的科學問題中提煉出統計問題，並運用開發的統計方法有效地解決他們在科研中的實際需求。
基本介紹
人物經歷,研究方向,主要作品,社會職務,人物事件,選擇研究方向的原因,求學之路難忘瞬間,對學生的建議,與非統計領域的研究者合作的經驗,選擇北大工作原因,
人物經歷
胡懿娟是重慶市第九十五初級中學校友。
2005年，胡懿娟本科畢業於北京大學數學科學學院機率與統計系。2011年於北卡羅萊納大學教堂山分校獲得博士學位。2011-2017年於美國埃默里大學任助理教授。2017-2023年於美國埃默里大學任副教授。2023-2024年於美國埃默里大學任教授。2024年7月，胡懿娟加入北京大學北京國際數學研究中心，擔任全職教授，同時是北大統計科學中心的教員；11月，胡懿娟的“新入職教師訪談”在北大BICMR微信公眾號上發布；12月23日，康為世紀發布公告，聘任胡懿娟女士為公司非獨立董事。
研究方向
胡懿娟的研究專注於統計學、微生物學和遺傳學的交叉領域，致力於解決實際的生物醫學數據分析問題。她的研究主要聚焦於為生物醫學領域中的高維度、高噪聲組學數據開發統計理論和方法，尤其關注微生物組、基因組、代謝組等組學數據中的高維假設檢驗、穩健推斷以及處理缺失或偏差數據等問題。她的研究特色在於與公共衛生學家和臨床研究者的密切合作，從他們的科學問題中提煉出統計問題，並運用開發的統計方法有效地解決他們在科研中的實際需求。
主要作品
胡懿娟代表工作發表於 Journal of American Statistical Association (JASA) 、Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 、Microbiome、American Journal of Human Genetics (AJHG) 等期刊。
年份 | 作者列表 | 文章標題 | 期刊名稱 |
|---|---|---|---|
2022 | Hu, Y., Satten, G.A., Hu, Y.J.* | LOCOM: A logistic regression model for testing differential abundance in compositional microbiome data with false discovery rate control | Proceedings of the National Academy of Sciences |
2021 | Zhu, Z., Satten, G.A., Mitchell, C., Hu, Y.J.* | Analyzing matched sets of microbiome data using the LDM and PERMANOVA | Microbiome |
2020 | Li, Y., Hu, Y.J.*, Satten, G.A. | A Bottom-up Approach to Testing Hypotheses That Have a Branching Tree Dependence Structure, with Error Rate Control | Journal of American Statistical Association |
2020 | Hu, Y.J.*, Satten, G.A. | Testing hypotheses about microbiome using the linear decomposition model (LDM) | Bioinformatics |
2016 | Hu, Y.J.*, Liao, P., Johnston, H.R., Allen, A.S., Satten, G.A. | Testing rare-variant association without calling genotypes allows for systematic differences in sequencing between cases and controls | PLoS Genetics |
2014 | Hu, Y.J.*, Lin, D.Y., Sun, W., Zeng, D. | A Likelihood-Based Framework for Association Analysis of Allele-Specific Copy Numbers | Journal of American Statistical Association |
2014 | Hu, Y.J.*, Li, Y., Auer, P.L., Lin, D.Y. | Integrative Analysis of Sequencing and Array Genotype Data for Discovering Disease Associations with Rare Mutations | Proceedings of National Academy of Sciences |
2014 | Hu, Y.J.*, Sun, W., Tzeng, J.Y., Perou, C.M. | Proper use of allele-specific expression improves statistical power for cis-eQTL mapping with RNA-seq data | Journal of American Statistical Association |
2013 | Hu, Y.J.*, Berndt, S.I., Gustafsson, S., Ganna, A., Genetic Investigation of ANthropometric Traits (GIANT) Consortium, Hirschhorn, J., North, K.E., Ingelsson, E., Lin, D.Y. | Meta-Analysis of Gene-Level Associations With Rare Variants Based on Single-Variant Statistics | American Journal of Human Genetics |
2010 | Hu, Y.J.*, Lin, D.Y., Zeng, D. | A General Framework for Studying Genetic Effects and Gene-Environment Interactions with Missing Data | Biostatistics |
參考資料： | |||
社會職務
胡懿娟還擔任《Statistics in Biosciences》和《BMC Bioinformatics》的副主編、《Genes》的客座主編。2024年12月23日，康為世紀發布公告，聘任胡懿娟女士為公司非獨立董事。
人物事件
2024年11月，北大BICMR在微信公眾號上發布針對胡懿娟的“新入職教師訪談”。
選擇研究方向的原因
談及選擇研究方向的原因，胡懿娟表示攻讀博士期間，正值對人類基因組展開大規模人群佇列研究的高速發展期。人們曾一度認為，大佇列人類基因組的研究將有望破解大量人類特徵和疾病的奧秘，科學界因此群情振奮。隨著大規模超高維測序數據的湧現，統計學迎來了前所未有的機遇和挑戰，整個統計界充滿活力，甚至有人戲稱一半的統計學家都投身於遺傳統計研究。美國在這一領域大力投入了十餘年，儘管取得了豐碩成果，但逐漸發現僅靠人類基因組難以全面解釋人類特徵和疾病的成因。2016年，美國宣布啟動國家微生物組計畫，將人體微生物組視為“第二基因組”，為研究人類疾病與健康打開了新的大門。作為統計學家，她意識到微生物組學數據較人類基因組數據更為複雜，且缺乏相應的統計方法。此外，微生物組更具可調節性，能夠更直接地套用於疾病干預。這些特性激發了她對微生物組學的濃厚興趣，促使她投身於這一新興領域。
求學之路難忘瞬間
胡懿娟提及最難忘的瞬間有兩個。其一，是得知自己在高中數學競賽中進入冬令營的那一刻，當時驚喜中帶著些許不敢相信，因為她平時數學成績雖然還可以，但並不算特別拔尖，對數學奧賽的接觸也僅限於高中數學老師每周一次的奧數課和重慶市暑假組織的奧數集訓。進入數奧冬令營讓她人生軌跡從此被改變。其二，是剛開始寫博士論文時，胡懿娟編寫了第一個程式用於模擬實驗，與導師雇的程式設計師的程式相比，她的程式不僅更快，結果也更佳。這一發現極大地鼓舞了胡懿娟，讓她在編程上更加自信大膽。
對學生的建議
胡懿娟對走上學術之路的學生們提出了一些建議：許多數學學院的學生往往認為，科研就是數學家獨自冥思苦想，極其抽象。實際上，隨著數學分支的日益多樣化，很多偏套用的領域需要與其他學科（如醫學）交叉融合，這會帶來許多有趣且接地氣的元素（如醫學知識、醫生合作者）。與此同時，也需要具備很多非數學的技能，如人際交往、編程、讀寫和演講能力。因此，學術之路其實有多種賽道，大家不必過於畏懼。
與非統計領域的研究者合作的經驗
談及與非統計領域的研究者合作的經驗，胡懿娟表示首先要積極尋找優秀的合作夥伴，一旦發現合適的人選，要主動聯繫並保持跟進。比如，她的合作醫生們常常事務繁忙，可能需要我多次提醒才能維持聯繫。在合作初期，她會快速展示自己可以提供的獨特價值來吸引他們。比如，她擅長微生物組數據分析，會向對方介紹這種數據的複雜性、她如何應對這些複雜性，以及現有分析方法的局限性。同時，胡懿娟儘量用通俗易懂的語言來解釋統計學相關的問題。在合作中，互相尊重和信任至關重要。如果發現自己未得到足夠的尊重，那么不妨選擇放棄合作。比如，她曾遇到過不夠尊重統計學家的醫生，或不夠尊重年輕學者的資深教授。同時，合作過程中要多從對方角度出發，理解他們的需求和期望；如果有疑問，要多溝通，切勿自行揣測。對於生物統計學領域的年輕學者，可以在導師的指導下參與合作，通過多聽、多思考、多提問，試著將自己置於導師的角色，以此學習和成長。
選擇北大工作原因
談及選擇來到北大BICMR工作的原因，胡懿娟表示，“北京大學北京國際數學研究中心（BICMR）是一個極高的平台，在全國數學相關領域中具有引領作用。能夠在這裡與眾多著名數學家共事，我深感榮幸。BICMR的管理理念開放、自由，幾乎沒有限制，讓人充滿幹勁。在這裡還能接觸到中國一流的本科生和研究生，這不僅能極大地推動我的研究工作，也讓我欣喜於能夠參與培養中國最優秀的年輕人才。最重要的是，北京大學是我的母校，在我心中，它是最美的校園。BICMR擁有清代王府風格的獨特辦公環境，每次置身其中，我都為這份古典之美所陶醉，流連忘返。”
