杨彦波，1995年生，湖北武汉人，中南大学芙蓉实验室特聘副研究员，研究生导师。主要从事生物医学数据库开发与分子表型的计算识别、遗传调控研究，在大规模组学数据处理、分析流程构建及研究平台开发方面具有系统积累。共发表论文17篇，其中影响因子大于10的论文超过10篇，以第一作者或通讯作者（含共同）在 Nucleic Acids Research、Genomics, Proteomics & Bioinformatics 等期刊发表SCI论文7篇。

研究方向

一、分子表型识别与遗传调控解析

较早开展癌症中可变多聚腺苷酸化（APA）的系统遗传关联研究，将遗传变异与基因转录本末端加工特征相联系，鉴定影响APA的遗传位点，并分析其与疾病风险位点及患者预后的关联。该研究拓展了基因表达量之外的分子表型研究维度，为解释非编码遗传变异如何影响基因调控提供了新的依据。在此基础上，进一步研究细胞分化过程中的APA及遗传变异的变化，通过计算分析与实验验证，揭示PABPC1介导的APA调控影响红系祖细胞扩增与分化的机制。

二、生物医学数据库与工具开发

围绕遗传变异、非编码RNA及基因调控，开展资源体系设计、大规模数据整合与在线分析工具开发。以第一作者或共同第一作者开发SNP2APA、lncRNASNP v3和Animal-ImputeDB等代表性数据库，累计开发和参与建设9项生物信息数据库，相关成果8篇发表于 Nucleic Acids Research。通过系统计算与功能注释，将分散的原始数据转化为具有明确生物学意义的研究资源，支持遗传变异功能评价、疾病相关分子筛选及后续机制研究。

三、构建面向AI智能体的临床研究基础设施

近期，科研智能体（AI Agent）已在多项长期未解的数学问题上取得突破（2026.5-2026.9, 估算），证实了Agent具有自主研究、自动化迭代完成科研任务的能力。在医学领域，面向智能体调用的专业数据库、分析工具与验证体系仍不足。依托此前生物医学数据库与工具开发积累，目前正以皮肤疾病为应用场景，开展组学资源整合与分析方法服务化，将专业数据库和计算工具建设为智能体可调用的科研插件，为智能体开展医学研究提供数据与方法基础。长期目标是构建能够从疾病数据中自主提出科学问题、制定并执行分析方案，并根据独立数据验证与实验反馈持续修正假说的科研智能体框架，逐步形成问题发现、计算分析与验证反馈相衔接的自动化研究闭环，促进临床研究问题向可检验的机制假说和实验方案转化。

四、响应时代的召唤

在GPT-6 Astra大模型及智能体的指导下，做一系列好玩离谱但有用的研究，跌跌撞撞地走进AI4Omics时代。

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