一、基本信息
闫效莺，女，西安石油大学副教授，硕士生导师。分别于2006年和2019年获得硕士、博士学位，2010年-2011年在美国加州州立大学圣贝纳迪诺分校进行访问学者研究。主要研究方向包括数据分析与智能计算、人工智能、深度学习等。在相关领域已发表科研论文20余篇，其中SCI/EI检索论文10余篇；授权国家发明专利1项，获软件著作权10余项，主持或参与国家自然科学基金项目、省部级基金项目及教育厅项目多项。长期担任国外多个SCI期刊的论文评审人。现为陕西省生物信息学学会理事，中国计算机学会(CCF)会员。
从事学科：计算机科学与技术
电子邮箱：[email protected]
二、研究方向和招生专业
1.研究方向
专注于数据分析与智能计算、人工智能、深度学习等领域的研究。
欢迎对AI算法有浓厚兴趣的同学，以及有兴趣未来攻读博士学位的同学加入我们的研究团队。
2.招生专业
硕士招生专业：计算机科学与技术、计算机技术、大数据技术与工程
三、指导研究生
累计指导硕士生12名；
四、主讲课程
计算机网络（本科课程）；
Python及其网络数据分析（本科课程）；
深度学习（硕士课程）
五、社会兼职
1.学术组织
陕西省生物信息学学会理事；中国计算机学会(CCF)；
六、科研成果
1.科研项目（限5项）
陕西省教育厅,陕西省教育厅专项科研计划项目,17JK0603，基于复杂网络的药物功能重定位策略研究，2017/01-2018/12，已结题，主持；
陕西省科技厅,陕西省自然科学基础研究计划项目, 2023-JC-YB-591,可解释多通道药物响应预测模型研究及其在肺癌中的应用, 2023/01-2025/12,已结题,主持；
2.代表性论文（限5项）
[1]闫效莺,靳艳春等.基于Bert+GCN多模态数据融合的药物分子属性预测[J].生物化学与生物物理进展,2025,52(03):783-794.
[2]Yan X Y, Gu C, et al. Predicting Drug-drug Interaction with Graph Mutual Interaction Attention Mechanism[J]. Methods, 2024, 223: 16-25.
[3]Xiao-Ying Yan; Shao-Wu Zhang; et al.; Interpretable Prediction of Drug-Cell Line Response by Triple Matrix Factorization, Quantitative Biology, 2021, 9(4): 426-439
[4]Xiao-Ying Yan; Peng-Wei Yin; et al.; Prediction of the drug-drug interaction types with the unified embedding features from drug similarity networks, Frontiers in Pharmacology, 2021, 12(794205): 1-11
[5]Xiao-Ying Yan; Shao-Wu Zhang; et al.; Prediction of drug-target interaction by integrating diverse heterogeneous information source with multiple kernel learning and clustering methods, Computational Biology and Chemistry, 2019, 78: 460-467
3.学术专著
肖忠祥、闫效莺、段沛沛，程国建，《统计学习理论基础》（An elementary introduction to statistical learning theory），机械工业出版社，2017年。
4.授权专利
闫效莺、周冠武，基于决策模板预测药物靶蛋白相互作用关系的方法和系统，中国，ZL201611220555.2（2019年授权）；
