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王波

生物信息学、蛋白质组学、生物医学超声。

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姓名：王波
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

生物物理学
研究兴趣：生物信息学、蛋白质组学、生物医学超声。

个人简介

　王波，1975年毕业于西安交通大学电机系，1984年获西安交通大学生物医学工程专业硕士学位，1992年任西安交通大学电信学院副教授，1998年任西安交通大学电信学院教授，2000年至今任西安交通大学生命科学与技术学院教授，博士生导师。
　　研究方向：生物信息学、蛋白质组学、生物医学超声。
　　1984年留校任教后一直从事生物医学工程领域的科研与教学工作。曾作为第三完成人和子项目负责人，完成国家七五重点科技攻关项目一项。作为主要研究人员参加国家自然科学重点基金项目一项。主持或参加国家自然科学基金项目、陕西省基金项目及横向课题多项。获国家发明四等奖（第三发明人）一项，国家医药局“七五”重点科技攻关项目重大成果表彰奖一项（第三完成人），国家科技成果奖一项（第三完成人），国家教育委员会科技进步一等奖一项（第三完成人），西安交通大学科技成果一等奖一项。国家发明专利和实用新型专利各一项（第二完成人）。在国内外重要刊物上发表研究论文30余篇，主编或作为主要作者编写教材三部。

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TA的成果

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2009-05-27

【期刊论文】基于网络服务的蛋白质二级结构预测软件

王波，吴晓明，宋长新，程敬之

西安交通大学学报，2002，36（10）：1099～1100，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

借助位于互联网的蛋白质结构预测服务，开发了一个蛋白质二级结构预测软件，它能全面快速地搜索到不同网站的各种预测结果，对其进行综合分析可获取更准确的预测。用户不必分别访问每个网络服务界面并填写数据，程序能自动提交预测请求，并收集、分析各个网站的预测结果，因而该软件能够大大提高结构预测效率和准确率。

蛋白质结构预测，二级结构，互联网，软件工程

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2009-05-27

【期刊论文】自动特征识别的新方法

王波，宋长新，程敬之

西安交通大学学报，2002，36（8）：806～809，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在对箱体类零件的加工特征及特征参数进行仔细分析、归纳和总结，对特征实体造型进行深入研究的基础上，提出了一种基于特征实体模型的截面轮廓造型自动特征识别方法。这种方法能够从单个造型特征的自身局部的数据结构入手，根据造型软件的造型特点，将此造型特征在草图上的横截面外轮廓环识别出来，再根据制定的特征规则及其成型特点识别出具体的加工特征，有效地避免了特征重组和相交特征识别的难点，实现了对复杂箱体类零件的加工特征自动识别，从而实现了CAD/CAPP系统的信息自动传递。

特征识别，相交特征，信息提取

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2009-05-27

【期刊论文】Analysis of DNA Sequence Pattern Using Probabilistic Neural Network Model*

王波， Xiaoming Wu， Fang L

Journal of Research and Practice in Information Technology, Vol. 37, No.4, November 2005，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

To discover frequently occurring DNA patterns related to inherent diseases or gene regulation associated diseases, we must clarify which sequences interact with transcription factors in genome. A probabilistic neural network model was introduced to represent variable length DNA sequence patterns. This model, combined with an EM algorithm, was used to discover conserved sequence patterns from some DNA sequences, and was successfully tested on two datasets, one containing simulated sequences and the other containing upstream sequences of genes in E.coli. Both fixed length and variable length patterns were discovered from the two datasets. The sensitivity of this method was higher than two compared methods, and regulatory sequences of genes were discovered from real DNA sequences of gene clusters. This method could also be used for discovering patterns of protein sequences.

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2009-05-27

【期刊论文】基于小波分析法的蛋白质结构研究

王波，吴晓明，程敬之

西安交通大学学报，2002，36（4）：414～417，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

用小波的方法预测了一个已知结构蛋白质的二级结构，并把它同互连网蛋白质结构预测服务及其他结构预测软件得到的二级结构进行比较．结果表明：该方法可以较好地确定蛋白质的二级结构且不必进行同源蛋白质序列的联配．在预测未知结构的蛋白质序列方面，该方法与其他方法相比，预测结果并无显著差异，这说明小波分析法可以用于蛋白质结构研究，若与其他方法结合用于结构预测，将会起到更好的作用。

蛋白质，二级结构，三级结构，小波变换，疏水自由能

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2009-05-27

【期刊论文】基于特征实体模型上的截面轮廓自动特征识别方法

王波，宋长新，马克，王渡

计算机集成制造系统-CIMS，2002，8（8）：664～668，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

复杂零件特征实体上的相交特征自动识别问题，仍是CAD/CAPP领域未解决的难点。本文提出了基于特征实体模型上的截面轮廓造型自动特征识别方法，并制定了一系列各类特征的合理识别规则和识别算法。这种方法探索了一条实现自动特征识别的新途径，实现了对复杂箱体类零件的加工特征自动识别与信息自动提取，从而实现了CAD/CAPP系统的信息自动传递。

特征识别,，识别规则,，加工特征,，信息提取,，相交特征

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2009-05-27

【期刊论文】隐马尔可夫模型用于蛋白质序列分析

王波，吴晓明，宋长新，程敬之

生物医学工程学杂志，2002，19（3）：455～458，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

隐马尔可夫模型（Hidden Markovmodel，HMM）用于蛋白质研究是生物信息学研究的新领域。目前，人们已经得到大量的蛋白质序列和结构数据，传统研究蛋白质的方法已经不再实用，生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来进行研究。隐马尔可夫模型可以通过训练，识别同一特征的蛋白质序列。从SCOP数据库中选择了一个蛋白质族，由它得到了能够代表该族特征的隐马尔可夫模型，并用该模型对一些蛋白质序列进行分析。结果表明，HMM能够较好的表示同一族的蛋白质，并能够从许多蛋白质序列中识别出该族的蛋白质序列。

隐马尔可夫模型 SCOP数据库蛋白质分类序列分析