| 姓名：阎爱侠 职称：教授 邮箱：yanax@mail.buct.edu.cn 办公地址：科技大厦-408 |  |
教育背景：
1.1991,9-1995,6，兰州大学化学系，获学士学位
2.1995,9-2000,6，兰州大学化学系，获理学博士学位
工作经历：
1.2001,1-2003,1，德国爱尔兰根大学，作为洪堡研究员进行研究工作
2.2003,2-2005,1，英国牛津大学化学系，作为研究科学家进行研究工作
3.2010,4-2010,6，德国波恩大学，作为洪堡研究员进行研究工作
4.2005,2-今，北京化工大学，在生命科学与技术学院制药工程系工作
学术**：
1.Journal of Chemical Information and Modeling 的审稿人
2.Molecular Diversity 的审稿人
3.国家自然科学基金评审专家，2009-至今；
主要研究领域：
主要研究领域为计算机辅助药物设计，以重要生物靶标的抑制剂及小分子药物的生物活性为研究对象，充分利用生物信息学、化学信息学、计算化学等工具和方法，进行药物信息及数据挖掘、多种机器学习方法的建模、化合物虚拟筛选等研究，以预测新化合物的生物活性，寻找和设计新的先导化合物。
近年来进行的主要科研工作包括：有机化合物及药物ADMET性质（包括水溶解度、血脑屏障系数、生物利用度、P型糖蛋白底物、化合物致癌性等）的计算预测，抗癌药物靶标(热休克蛋白HSP90、极光激酶A和B、酪氨酸激酶等)、抗艾滋病药物靶标HIV-1整合酶、抗丙型肝炎病毒药物靶标HCV聚合酶、抗炎药物设计靶标环氧合酶(COX-1和COX-2)、5-脂氧合酶 (5-LOX)、前列腺素E 2 合酶（mPGES-1）及其抑制剂的计算预测等药物信息学方面的研究；近年来，主持国家自然科学基金项目4项，作为子项目负责人承担科技部863项目1项，并参与一些国际合作项目。发表学术论文80余篇，其中SCI收录70余篇；并参与4部英文专著有关章节的撰写。（ResearchGate网页为http://www.researchgate.net/profile/Aixia_Yan/）
获奖及荣誉：
(1) 2001年获德国洪堡基金会的洪堡学者奖学金 (Alexander von Humboldt Research Fellowship)；
(2) 1999年获中国科学院奖学金.
(3) 2012年，北京化工大学 “巾帼建功” 先进个人；
(4) 2012年，北京化工大学 “师德先进个人”
代表性著作：
(1) Qin, Z.J.; Xi, Y.; Zhang, S.D.; Tu, G.P.; Yan, A.X.* Classification of Cyclooxygenase-2 Inhibitors using Support Vector Machine and Random Forest Methods, Journal of Chemical Information and Modeling, 2019, 59 (5) , 1988-2008.
(2) Zhang, S.D.; Li, Y.; Qin, Z.J.; Tu, G.P.; Chen, G.; Yan, A.X.*SAR study on inhibitors of GIIA secreted phospholipase A2 using machine learning methods, Chemical Biology & Drug Design, 2019, 93 (5), 666–684.
(3) Kong, Y.; Bender, A.; Yan, A.X.*Identification of Novel Aurora Kinase A (AURKA) Inhibitors via Hierarchical Ligand-Based Virtual Screening. Journal of Chemical Information and Modeling, 2018, 58(1), 36-47.
(4) Li, Y.; Tian, Y.J.; Qin, Z.J.; Yan, A.X.* Classification of HIV‑1 Protease Inhibitors by Machine Learning Methods, ACS Omega, 2018, 3,15837-15849.
(5) Zhang, M.D.; Xia, Z.H.; Yan, A.X.*; Computer modeling in predicting the bioactivity of human5-lipoxygenase inhibitors, Molecular Diversity, 2017, 21, 235–246.
(6) Wang, M.L.; Li, L; Yu, C.Y.; Yan, A.X.*; Zhao, Z. Z.; Zhang, G.; Jiang, M.; Lv, A.P.; Gasteiger, J. Classification of Mixtures of Chinese Herbal Medicines Based on a Self-Organizing Map (SOM), Molecular Informatics, 2016, 35(3-4), 109-115.
(7) Li, Y.; Xuan, S.Y.; Feng, Y.;Yan, A.X.*Targeting HIV-1 integrase with strand transfer inhibitors, Drug Discovery Today,2015, 20(4), 435-449.
(8) Wang, M.L.; Zhong, M.; Yan, A.X.*; Li, L.; Yu, C.Y. Quantitative structure and bioactivity relationship study on HCV NS5B polymerase inhibitors, SAR and QSAR in Environmental Research, 2014, 25(1), 1-15.
(9) Zhong, M.; Nie, X.L.; Yan, A.X.*;Yuan, Q.P. Carcinogenicity Prediction of Noncongeneric Chemicals by a Support Vector Machine, Chemical Research in Toxicology, 2013, 26(5), 741-749.
(10) Heikamp,K.; Hu, X.Y.; Yan, A.X.;Bajorath, J. Prediction of Activity Cliffs Using Support Vector Machines, Journal of Chemical Information and Modeling, 2012, 52 (9), 2354-2365.
(11) Yan, A.X.*; Wang, L.; Xu, S.Y.; Xu J. Aurora-A Kinase Inhibitor Scaffolds and Binding Modes, Drug Discovery Today, 2011, 16(5-6),260-269.
(12) Wang, Z.; Chen, Y.Y.; Liang, H.; Bender, A.; Glen, R.C.; Yan, A.X.* P-glycoprotein Substrate Models Using Support Vector Machines Based on a Comprehensive Data set, Journal of Chemical Information and Modeling, 2011, 51(6), 1447-1456.
(13) Yan, A.X.; Grant, G. H.; Richards, W. G. Dynamics of Conserved Waters in Human HSP 90: Implications for Drug Design, Journal of the Royal Society Interface, 2008. 5(supp3), S199–S205.
(14) Yan, A.X.* Application of Self-Organizing Maps in Compounds Pattern Recognition and Combinatorial Library Design, Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening, 2006, 9(6), 473-480.
(15) Yan, A.X. andGasteiger, J., Prediction of Aqueous Solubility of Organic Compounds Based on a 3D Structure Representation, Journal of Chemical Information and Computer Science, 2003, 43(2), 429-434.
(16) Yan, A.X.* Prediction of ADME Properties, in “Applied Chemoinformatics: Achievements and Future Opportunities”, pp333-358, Editors: T. Engel, J. Gasteiger, Wiley-VCH, Weinheim, 2018. (外文专著)
教师寄语：
业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随
招生要求：
英语优秀，计算机较好，专业基础扎实，对药物信息学及计算化学等研究课题感兴趣，并愿意在该研究领域学习和钻研。
