陳放，男，同濟大學醫學院特聘研究員，博士生導師；同濟大學附屬東方醫院（上海市東方醫院）特聘教授/研究員。
2006年，畢業於四川大學生物與科學技術基地班，獲學士學位；2012年，畢業於復旦大學，遺傳工程國家重點實驗室，獲醫學與分子遺傳學博士學位；博士後期間在賓州州立大學醫學院從事複雜性狀/疾病基因組學，統計遺傳學和人工智慧與精準醫學前沿領域研究；2021年11月，任Sema4高級生物信息科學家，負責AI和大語言模型在基因組研究中的相關套用研究；2022年11月，任Meta（原Facebook） 高級數據工程師；2024年4月，任同濟大學醫學院研究員，同濟大學心臟病全國重點實驗室特聘教授/研究員。
基本介紹
人物經歷,研究方向,主要成就,獲獎記錄,社會任職,學術著作,
人物經歷
2012年博士畢業於上海復旦大學遺傳所遺傳工程國家重點實驗室，博士期間從事醫學分子遺傳學相關研究。博士後期間在賓州州立大學醫學院從事複雜性狀/疾病基因組學，統計遺傳學和人工智慧與精準醫學前沿領域研究，參與並領導了GSCAN（GWAS & Sequencing Consortium of Alcohol and Nicotine use）的三百萬多種族人群大樣本菸酒成癮研究，運用大數據方法深度解析了菸酒成癮的遺傳圖譜和遺傳多樣性；針對複雜性狀/疾病中關鍵基因的鑑定和功能分析，開發了眾多面向實際需求的新算法和開源工具。於2024年加入同濟大學醫學院，任研究員、博士生導師；同時擔任同濟大學附屬東方醫院特聘教授/研究員，心臟病全國重點實驗室PI。獲國家高層次青年人才計畫、上海市海外高層次人才引進項目、美國人類遺傳學會研究獎（Charles J. Epstein Trainee Research Award - semifinalist）等。現任iMeta（影響影子：23.7）期刊青年編委。
陳放-人物介紹
研究方向
1. 深入東亞人群複雜疾病（如肺纖維化，心血管疾病等）的研究，篩選東亞人群中相關疾病的特異位點；通過單細胞分析和機器學習方法，構建複雜疾病單細胞圖譜，最佳化心血管疾病預防模型，推動精準醫學和公共衛生預防研究的轉化套用開發。
2. 推進新藥靶點驗證和藥物重定位臨床轉化，通過機器學習方法開發，乾濕結合驗證，進行藥物靶點發掘和鑑定；
3. 開展複雜疾病方向大數據分析和統計遺傳新算法、新工具的開發，保持前沿領域國際合作。
現有研究方向
已有研究基礎
主要成就
人類多基因複雜疾病(complex disease)是現代遺傳學的核心問題之一。 陳放博士在前期的主要工作聚焦於複雜疾病遺傳分析中的統計遺傳學新方法開發和套用前沿領域。其主要成果由三部分組成:
1、針對多種族，大規模複雜疾病數據，開發了面向實際套用需求的全新算法和軟體，提高了新算法的統計效力和計算精度，同時填補了現有基因組數據和多組學(Multi-omics)數據發展速度不匹配的鴻溝;
2、基於開發的新方法，通過三百萬人超大樣本、多種族群體遺傳分析，對菸酒成癮等複雜疾病的遺傳結構進行了深度解析，並首次對該複雜疾病遺傳變異位點在不同種族人群之間的遺傳效應進行了評估;
3、整合多組學和藥物基因組學數據，利用機器學習方法進行藥物重定位(drug repurposing)分析，為複雜疾病的治療提供了新思路。
這些開拓性研究成果不僅對於深度闡釋複雜疾病的遺傳機制有重要的方法創新價值，還推動基因組學和多組學在新藥研發當中的套用轉化前景。
獲獎記錄
2024：上海市海外高層次人才引進項目
2023：國家高層次⻘年人才計畫
2023：杭州市高層次人才計畫專家
2021：美國人類遺傳學會（ASHG）年會Reviewer’s Choice Award
2020：美國人類遺傳學會（ASHG）年會： Charles J. Epstein Trainee Awards for Excellence in Human Genetics Research semifinalist
社會任職
同濟大學醫學院，研究員，博士生導師
同濟大學附屬東方醫院，特聘教授/研究員
心臟病全國重點實驗室，PI
國家高層次青年人才計畫專家
上海市海外高層次青年人才專家
杭州市高層次人才計畫專家
浙江省江南幹細胞研究院AI研究所主任
學術著作
- 1. Integrating single cell expression quantitative trait loci summary statistics to understand complex trait risk genes. Wang L, Khunsriraksakul C, Markus H, Chen D, Zhang F, Chen F, Zhan X, Carrel L, Liu DJ, Jiang B. Nature communications. 2024 May 20;15(1):4260.
- 2. Multi-ancestry transcriptome-wide association analyses yield insights into tobacco use biology and drug repurposing. Chen F*, Wang X*, ..., Vrieze S, Liu DJ. (Co-first author) Nature Genetics. 2023 Jan 26:1-0.
- 3. Genetic diversity fuels gene discovery for tobacco and alcohol use. Saunders G*, Wang XY*, Chen F*, Jang JK, Dajiang Liu. (Co-first author); Nature, 2022: 1-7. 2022
- 4. Integrating 3D genomic and epigenomic data to enhance target gene discovery and drug repurposing in transcriptome-wide association studies; Khunsriraksakul C, McGuire D, Sauteraud R, Chen F, Liu DJ; Nature Communications, 2022, 13(1): 1-15.
- 5. Inferring genes that escape X-Chromosome inactivation reveals important contribution of variable escape genes to sex-biased diseases; Sauteraud R, Stahl J M, James J, Englebright M, Chen F, Zhan X, Carrel L, Liu DJ; Genome research, 2021Sep 1;31(9):1629-37.
- 6. Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis. McGuire D, Jiang Y, Liu M, Weissenkampen JD, Eckert S, Yang L, Chen F, Berg A, Vrieze S, Jiang B, Li Q; Nature communications. 2021 Mar 30;12(1):1-4.
- 7. Association studies of up to 1.2 million individuals yield new insights into the genetic etiology of tobacco and alcohol use; Liu M, Jiang Y, Wedow R, Li Y, Brazel DM, Chen F, Datta G, Davila-Velderrain J, McGuire D, Tian C, Zhan X; Nature Genetics, Feb 2019
- 8. Proper conditional analysis in the presence of missing data: Application to large scale meta-analysis of tobacco use phenotypes; Jiang Y, Chen S, McGuire D, Chen F, Liu M, Iacono WG, Hewitt JK, Krauter K, Laakso M, Li KW; PLoS genetics. 2018 Jul 17;14(7):e1007452.
- 9. Evolution of cell cycle control during metazoa emergence: insights from phylogeny analysis of CDK and Cyclin proteins; Cao L*, Chen F*, Yang X, Xu W, Xie J, Yu L. (Co-first author); Mol Biol Evol 2014 Dec.
