唐华，女，医学博士，三级教授，西南医科大学基础医学院病理生理学教研室副主任，博士后导师，硕士研究生导师，美国密苏里大学医学院访问学者，四川省学术和技术带头人后备人选，泸州市学术和技术带头人，国家自然科学基金评审专家，中国生物信息学学会(筹)生物医学数据挖掘与计算专委会委员，中国医药教育协会智能心血管病学专委会委员，四川省海外留学高层次人才，四川省生物信息学会常务理事，四川省医学会数字医学会专委会委员， iMeta（IF 23.7）、Current Gene Therapy等期刊青年编委以及多个SCI期刊审稿人，先后获得西南医科大学“科技工作先进个人”、“双一流”先进个人、高被引学者、优秀研究生导师、十佳青年岗位能手、“金教鞭之星”等荣誉。
长期从事疾病相关的生物信息学研究，研究方向涉及恶性肿瘤多组学数据、健康大数据挖掘及疾病生物大分子预测等。主持国家自然科学基金2项，省部级课题2项，厅局级课题多项。在Information Fusion、Npj Digital Medicine和Briefings in Bioinformatics等期刊发表SCI论文50余篇，ESI高被引论文4篇，累计他引4256篇次，H指数（Google scholar）30。
1. 学习及工作经历
1996.09-2001.06，泸州医学院，临床医学麻醉学方向，学士
2004.09-2007.06，泸州医学院，病理学与病理生理学，硕士
2007.09-2015.04，泸州医学院，基础医学院，任讲师和副教授
2015.05-2016.05，美国密苏里大学医学院，访问学者
2016.06-2019.08，西南医科大学，基础医学院，任副教授和四级教授
2019.09-2023.06，成都中医药大学，中西医结合基础（中医药生物信息学方向）博士
2022.07-至今，西南医科大学，基础医学院，三级教授
2. 联系方式
邮箱：huatang@swmu.edu.cn
3. 研究方向：（1）恶性肿瘤多组学数据挖掘；（2）基于医学健康大数据和人工智能的慢病风险评估；（3）疾病生物大分子预测研究
4. 承担项目：主持国家自然科学基金2项，省部级课题2项，厅局级课题多项
（1）国家自然科学基金面上项目：基于多任务策略的ncRNA-疾病关系预测深度学习模型的构建与研究，2022.01-2025.12，60万，主持，在研。
（2）国家自然科学基金青年项目：基于多尺度特征和整合机器学习方法的载脂蛋白识别和调控机制研究，2018.01-2021.12，27万，主持，已结题。
（3）四川省科技厅重点研发面上项目：基于多模态健康医疗大数据的慢性病风险级联评估一体化系统，2024.07-2026.06，20万，主持，在研。
（4）四川省科技计划联合创新专项：基于深度神经网络的ncRNA-泛血管疾病关系预测研究，2022.01-2024.12，40万，主持，在研。
（5）四川省科技厅-泸州市政府-西南医科大学联合项目，NF-ΚB对动脉粥样硬化中载脂蛋白M的转录调控，2014.05-2017.05，10万，主持，已结题。
5. 代表性论文：
（1）Yang Liu, Hanlin Li, Tianyu Zeng, Yang Wang, Hongqi Zhang, Ying Wan, Zheng Shi*, Renzhi Cao*, Hua Tang*. Integrated bulk and single-cell transcriptomes reveal pyroptotic signature in prognosis and therapeutic options of hepatocellular carcinoma by combining deep learning. Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(1), 1–15.
（2）Hui Yang, Ya-Mei Luo, Cai-Yi Ma, Tian-Yu Zhang, Tao Zhou, Xiao-Lei Ren, Xiao-Lin He, Ke-Jun Deng, Dan Yan, Hua Tang*, Hao Lin*. A gender specific risk assessment of coronary heart disease based on physical examination data. Npj Digital Medicine, 2023, 6(1):136. doi: 10.1038/s41746-023-00887-8.
（3）Hui Yang; Yamei Luo; Xiaolei Ren; Ming Wu; Xiaolin He; Bowen Peng; Kejun Deng; Dan Yan; Hua Tang*, Hao Lin*. Risk Prediction of Diabetes: Big data mining with fusion of multifarious physical examination indicators. Information Fusion, 2021, 75: 140-149. (ESI高被引)
（4）Hua Tang, Qiang Tang, Qian Zhang, Pengmian Feng*. O-GlyThr: prediction of human O-linked threonine glycosites using multi-feature fusion. International journal of Biological Macromolecules. 2023, 242(Pt 2):124761.
（5）Hua Tang, Qin Yang, Qiang Tang, Xianhai Li, Weijun Ding*, Wei Chen*. Integrated transcriptomics unravels implications of glycosylation-regulating signature in diagnosis, prognosis and therapeutic benefits of hepatocellular carcinoma. Computers in Biology and Medicine. 2022, 148:105886.
（6）Hong-Qi Zhano, Shan-Hua Liu, Rui Li. Jun-Wen Yu, Dong-Xin Ye, Shi-Shi Yuan, Hao Lin*, Cheng-Bing Huang*, Hua Tang*. MIBPred: Ensemble Learning-Based Metal lon-Binding Protein Classifier. ACS Omega, 2024, 9(7):8439-8447.
(7) Biffon Manyura Momanyi, Yu-Wei Zhou, Bakanina Kissanga Grace-Mercure, Sebu Aboma Temesgen, Ahmad Basharat, Lin Ning, Lixia Tang, Hui Gao*, Hao Lin*, Hua Tang*. SAGESDA: Multi-GraphSAGE networks for predicting SnoRNA-disease associations. Current Research in Structural Biology, 2023,7:100122.
(8) Jiu-Xin Tan, Shi-Hao Li, Zi-Mei Zhang, Cui-Xia Chen, Wei Chen*, Hua Tang*, Hao Lin*. Identification of hormone binding proteins based on machine learning methods. Mathematical Biosciences and Engineering, 2019, 16(4): 2466-2480. (ESI高被引)
(9) Chao-Qin Feng, Zhao-Yue Zhang, Xiao-Juan Zhu, Yan Lin, Wei Chen, Hua Tang*, Hao Lin*. iTerm-PseKNC: a sequence-based tool for predicting bacterial transcriptional terminators. Bioinformatics, 2019, 35(9): 1469-1477. (ESI高被引)
(10) Hua Tang*, Ya-Wei Zhao, Ping Zou, Chun-Mei Zhang, Rong Chen, Po Huang, Hao Lin*. HBPred: a tool to identify growth hormone-binding proteins. International Journal of Biological Sciences, 2018, 14(8): 957-964. (ESI高被引)
