人物經曆
2017-至今：中國科學院-馬普計算生物學夥伴研究所，研究員
2011-2017年：斯坦福大學基因組技術研究中心，生物信息學研究組長
2007-2011年：歐洲分子生物學實驗室（EMBL），博士後
2002-2007年：中國科學院上海生命科學研究院，生物信息學，博士
1998-2002年：四川大學，微生物學，學士
主要成就
科研成就
代表性論文（*通訊作者#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.
人才培養
課題研究内容
通過整合分析各種高通量遺傳分子數據和表型數據，從全基因組水平上分析研究遺傳變異從DNA分子，到轉錄成RNA，以及之後經過轉錄調控翻譯成蛋白質的過程中的分子機理，理解遺傳變異（SNP，Indel）在産生表型異質性過程中的分子機制。進而整合生物醫學大數據，通過系統遺傳學研究遺傳變異在人類健康和疾病産生過程中的作用。
