姓名：毕文健

职称：研究员、助理教授

邮箱：wenjianb@pku.edu.cn

联系地址：北京大学医学部，学院路38号，中心实验楼905

个人简介

毕文健，北京大学基础医学院医学遗传学系课题组长，预聘制助理教授，研究员，北京大学博雅青年学者，博士生导师，国家级青年高层次人才计划入选者。2010年本科毕业于四川大学数学学院，2015年博士毕业于中国科学院数学与系统科学院研究院，2015年至2018年在美国圣裘德儿童研究医院从事博士后研究，2018年至2021年在美国密歇根大学从事博士后研究，2021年6月入职北京大学基础医学院。

主要工作涉及统计遗传学、生物统计与系统生物学、生物信息学等，针对基因-环境交互作用、生存数据和多分类表型数据设计了多种快速、准确的分析算法，并应用于UK Biobank等大型生物样本库的实际数据中。以第一/共同第一作者身份发表于Nature Genetics (2022), American Journal of Human Genetics (2019, 2020, 2021, 2023)，Genetics, Biostatistics等学术杂志。

主要研究方向

随着高通量测序技术、高精度成像技术以及电子健康记录系统的发展，生物医学进入了健康医疗信息化的大数据新时代。海量的生物医学大数据为系统生物学研究提供了丰富的研究资源。比如英国生物样本库收集了50万英国人的健康数据并向全球科研人员开放，其中包含基因测序、脑部扫描成像、临床指标、生活方式等多维度数据。基于生物医学大数据的分析对于精准医疗、个体化治疗具有重要的研究意义。

我们的研究工作涉及生物医学大数据分析、统计遗传学和系统生物学。主要包括：

1. 提出适用于生物医学大数据的统计遗传学算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；

2. 提出普适性的针对混杂种群与遗传亲缘性的GWAS算法，并应用于实际数据分析，挖掘与复杂疾病与复杂表型相关的遗传学位点；

3. 针对罕见变异位点提出聚合分析方法，用于分析复杂表型；

4. 提出针对基因-环境交互的全基因组关联分析。

代表性研究成果

*Corresponding Author #Co-first author

1.Wei Zhou#* Wenjian Bi#*, Zhangchen Zhao#, Kushal K. Dey, Karthik A. Jagadeesh, Konrad J. Karczewski, Mark J. Daly, Benjamin M. Neale, Seunggeun Lee*, Set-based rare variant association tests for biobank scale sequencing data sets. Nature Genetics, 2022, 54(10): 1466-1469.

2.Wenjian Bi#*, Wei Zhou#, Peipei Zhang, Yaoyao Sun, Weihua Yue, Seunggeun Lee*. Scalable mixed model methods for set-based association studies on large-scale categorical data analysis and its application to exome sequencing data in UK Biobank, American Journal of Human Genetics, 2023, 110(5): 762-773.

3.Yaoyao Sun, Yuyanan Zhang, Zhe Lu, Hao Yan, Liangkun Guo, Yundan Liao, Tianlan Lu, Lifang Wang, Jun Li, Wenqiang Li, Yongfeng Yang, Hao Yu, Luxian Lv, Dai Zhang, Wenjian Bi*, Weihua Yue*, Longitudinal Network Analysis Reveals Interactive Change of Schizophrenia Symptoms During Acute Antipsychotic Treatment. Schizophrenia Bulletin, 2022, https://doi.org/10.1093/schbul/sbac131.

4.Wenjian Bi*, Wei Zhou, Rounak Dey, Bhramar Mukherjee, Joshua N. Sampson, Seunggeun Lee*, Efficient mixed model approach for large-scale genome-wide association studies of ordinal categorical phenotypes. American Journal of Human Genetics, 2021, 108(5): 825-839.

5.Wenjian Bi, Lars G. Fritsche, Bhramar Mukherjee, Sehee Kim, Seunggeun Lee*, A fast and accurate method for genome-wide time-to-event data analysis and its application to UK-Biobank. American Journal of Human Genetics, 2020, 107(2): 222-233.

6.Wenjian Bi, Zhangchen Zhao, Rounak Dey, Lars G Fritsche, Bhramar Mukherjee, Seunggeun Lee*, A fast and accurate method for genome-wide scale phenome-wide G×E analysis and its application to UK Biobank. American Journal of Human Genetics, 2019, 105(6): 1182-1192.

7.Wenjian Bi, Yun Li, Matthew P. Smeltzer, Guimin Gao, Shengli Zhao, Guolian Kang*, STEPS: an efficient prospective likelihood approach to genetic association analyses of secondary traits in extreme phenotype sequencing. Biostatistics, 2020, 21(1): 33-49.

8.Guolian Kang#*, Wenjian Bi#, Hang Zhang, Stanley Pounds, Cheng Cheng, Sanjay Shete, Fei Zou, Yanlong Zhao, Ji-Feng Zhang, Weihua Yue*, A robust and powerful set-valued approach to rare variant association analyses of secondary traits in case-control sequencing studies. Genetics, 2017, 205(3): 1049-1062.