人物经历
2017-至今：中国科学院-马普计算生物学伙伴研究所，研究员
2011-2017年：斯坦福大学基因组技术研究中心，生物信息学研究组长
2007-2011年：欧洲分子生物学实验室（EMBL），博士后
2002-2007年：中国科学院上海生命科学研究院，生物信息学，博士
1998-2002年：四川大学，微生物学，学士
主要成就
科研成就
代表性论文（*通讯作者#第一作者）
Wang M#, Fu AS#, Hu B#, Tong YQ#, Liu R#, Liu Z#, Gu JS, Xiang B, Liu JH, Jiang W, Shen GG, Zhao WX, Men D, Deng ZX, Yu LL, Wei W*, Li Y*, Liu TG*. Nanopore Targeted Sequencing for the Accurate and Comprehensive Detection of SARS-CoV-2 and Other Respiratory Viruses. Small. 2020 Jun 24;e2002169.
Zuo E#, Sun Y#, Wei W#, Yuan T#, Ying W, Sun H, Yuan L, Steinmetz LM*, Li Y*, Yang H*. Cytosine base editor generates substantial off-target single-nucleotide variants in mouse embryos. Science. 2019 Apr 19;364(6437):289-292.
Nadal-Ribelles M#, Islam S#, Wei W#, Latorre P#, Nguyen M, de Nadal E, Posas F, Steinmetz LM*. Sensitive high-throughput single-cell RNA-seq reveals within-clonal transcript correlations in yeast populations. Nat Microbiol. 2019 Apr;4(4):683-692.
Wei W#*, Hennig BP, Wang J, Zhang Y, Piazza I, Pareja Sanchez Y, Chabbert CD, Adjalley SH, Steinmetz LM, Pelechano V#*. Chromatin-sensitive cryptic promoters putatively drive expression of alternative protein isoforms in yeast. Genome Res. 2019 Dec;29(12):1974-1984.
Vicent Pelechano#, Wu Wei#, Lars M Steinmetz. Widespread co-translational RNA decay reveals in vivo ribosome dynamics. Cell. 2015 Jun 4;161(6):1400-1412.
Pelechano V#, Wei W#, Steinmetz LM. Extensive transcriptional heterogeneity revealed by isoform profiling. Nature. 2013 May 2;497(7447):127-131.
Xu Z#, Wei W#, Gagneur J, Perocchi F, Clauder-Münster S, Camblong J, Guffanti E, Stutz F, Huber W, Steinmetz LM. Bidirectional promoters generate pervasive transcription in yeast. Nature. 2009 Feb 19;457(7232):1033-1037.
Wei W, McCusker JH, Hyman RW, Jones T, Ning Y, Cao Z, Gu Z, Bruno D, Miranda M, Nguyen M, Wilhelmy J, Komp C, Tamse R, Wang X, Jia P, Luedi P, Oefner PJ, David L, Dietrich FS, Li Y, Davis RW, Steinmetz LM. Genome sequencing and comparative analysis of Saccharomyces cerevisiae strain YJM789. Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 Jul 31;104(31):12825-12830.
人才培养
课题研究内容
通过整合分析各种高通量遗传分子数据和表型数据，从全基因组水平上分析研究遗传变异从DNA分子，到转录成RNA，以及之后经过转录调控翻译成蛋白质的过程中的分子机理，理解遗传变异（SNP，Indel）在产生表型异质性过程中的分子机制。进而整合生物医学大数据，通过系统遗传学研究遗传变异在人类健康和疾病产生过程中的作用。
