个人简介

徐雅晴，上海交通大学公共卫生学院助理研究员。长期从事生物统计方法研究，致力于开发统计新方法及应用数据分析，解析基因-环境交互作用对癌症等复杂疾病结局的影响。累计发表论文20篇，其中包括Biometrics（第一作者）、Briefings in Bioinformatics（通讯作者）等，总引用数450余次，合作论文曾被《纽约时报》头版报道。

教育和工作经历

2021.7-至今，上海交通大学医学院公共卫生学院，流行病学与生物统计学系，助理研究员

2016.8-2021.6，耶鲁大学，公共卫生学院，生物统计学，博士

2014.8-2016.6，耶鲁大学，公共卫生学院，生物统计学，硕士

2010.7-2014.7，山东大学，数学与系统科学学院，统计学，理学学士

主要研究方向

1. 基因-环境交互作用在复杂疾病建模中的方法

2. 高维交互作用的统计学方法

3. 深度学习方法在医疗健康领域中的应用

教学工作

主要承担本科生《医学统计学》、《卫生统计学》以及研究生《高级卫生统计学》的授课任务

科研项目

国家自然科学基金青年项目，82204153，主持

近期5篇代表成果

1. Xu, F., Ma, S., Zhang, Q. and Xu, Y., (2025). Robust Transfer Learning for High‐Dimensional GLM Using Gamma-Divergence With Applications to Cancer Genomics. Statistics in Medicine, 44(15-17), p.e70170.

2. Mei, H., Wang, Z., Yang, H., Li, X. and Xu, Y., (2025). Network Analysis of Multivariate Time Series Data in Biological Systems: Methods and Applications. Briefings in Bioinformatics, 26(3), p.bbaf223.

3. Li, J., Zhang, Q., Ma, S., Fang, K., & Xu, Y., (2025). Hierarchical Multi-Label Classification With Gene-Environment Interactions in Disease Modeling. Statistics in Medicine, 44(3-4), e10330.

4. Wu, S., Xu, Y., Zhang, Q., & Ma, S., (2023). Gene–Environment Interaction Analysis via Deep Learning. Genetic Epidemiology, 47(3), 261-286.

5. Xu, Y., Wu, M., & Ma, S., (2022). Multidimensional Molecular Measurements–Environment Interaction Analysis for Disease Outcomes. Biometrics, 78(4), 1542-1554.