个人简介

何新长期从事计算生物学与系统生物学的交叉研究，核心研究方向为从高维时间序列组学数据中识别动态分子机制、重建基因调控网络。研究工作融合统计建模、机器学习与生物信号处理方法，致力于发展适用于复杂生物过程分析的计算工具与分析框架。

当前研究聚焦于扰动条件下单细胞转录组时间序列的动态解析，具体包括：（1）条件特异的动态差异表达基因识别：在单细胞伪时间序列框架下，区分实验组特有的动态模式与对照组固有趋势，实现对扰动响应基因的稳健识别；（2）基因动态聚类：基于基因在细胞分布上的时间动态特征进行聚类，揭示基因模块的协调变化规律；（3）时变基因调控网络构建：在基因簇层面结合时变向量自回归模型与先验生物学知识，推断高置信度的条件特异调控网络。研究成果将应用于人体免疫应答与植物抗病反应等复杂生物系统的关键调控机制解析。

研究领域

      生物时间序列数据因果网络推断，多组学整合

研究课题

1）面向特异扰动的单细胞时间序列动态差异基因识别与调控网络构建，吉林省自然科学基金（自由探索），主持，2026—2028年

2）吉林省博士后研究人员留吉来吉资助项目，吉林省财政厅，主持，2026年

3）Next Generation Immunoscience: Advanced Concepts for Deciphering Acute and Chronic Inflammation，2019-2021，参与。

代表性论文

1）Pogorelov D, Bode S, He X, et al. Multiomics approaches disclose very-early molecular and cellular switches during insect-venom allergen-specific immunotherapy. Nature Communications, 2024.（共同第一作者）

2）Leong R, He X, Beije B, et al. Harnessing the hidden potential of gene regulatory networks for agricultural resilience and sustainable food production. Nature Biotechnology, 2025.（共同第一作者）

3）He X, Goncalves J. A pipeline for analyzing large-scale time-course bulk mRNA data. 2023 Workshop of the European Research Network on System Identification (ERNSI), 2023.