教育背景：
2006-2012 复旦大学 博士：医学与分子遗传学
2002-2006 四川大学 理学学士: 生物与科学技术基地班
工作经历：
04/2024 – 至今 同济大学/心脏病全国重点实验室 特聘研究员/副教授
11/2022 – 04/2024 Meta（原Facebook） 高级数据工程师
11/2021 – 10/2022 Sema4 高级生物信息科学家
11/2016 – 11/2021 Penn State College of Medicine 博士后
获得奖项：
2024：上海市海外高层次人才引进项目
2023：国家高层次⻘年人才计划
2023：杭州市高层次人才计划专家
2021：美国人类遗传学会（ASHG）年会Reviewer’s Choice Award
2020：美国人类遗传学会（ASHG）年会： Charles J. Epstein Trainee Awards for Excellence in Human Genetics Research semifinalist
陈放博士，毕业于上海复旦大学遗传所遗传工程国家重点实验室，博士期间从事医学分子遗传学相关研究。博士后期间在宾州州立大学医学院从事复杂性状/疾病基因组学，统计遗传学和人工智能与精准医学前沿领域研究，运用大数据方法深度解析了烟酒成瘾的遗传图谱和遗传多样性；针对复杂性状/疾病中关键基因的鉴定和功能分析，开发了众多面向实际需求的新算法和开源工具。于2024年加入同济大学医学院，任研究员、博士生导师；同时担任同济大学附属东方医院特聘教授/研究员，心脏病全国重点实验室PI。获国家高层次青年人才计划、上海市海外高层次人才引进项目、美国人类遗传学会研究奖（Charles J. Epstein Trainee Research Award - semifinalist）等。陈放博士的相关科研成果包括Nature Genetics （第一作者）， Nature（第一作者），Nature Communications，Genome Research 和 Molecular Psychiatry 等国际期刊 10 余篇；单篇论文引用率>1200次。并多次在行业内顶级学术会议：美国人类遗传学年会（ASHG）发表大会主题演讲；开发了可应用于超过3百万人大样本的遗传分析新方法和工具；将机器学习方法运用于疾病靶点鉴定和药物开发。
陈放课题组（Chen Lab）依托于同济大学医学院/同济大学附属东方医院心脏病全国重点实验室，通过统计遗传学方法开发，大规模基因组学，单细胞基因组学和多组学数据分析，对复杂疾病（如肺纤维化，心血管疾病，药物成瘾等）的分子遗传机制进行探索，从而揭示疾病发生、发展过程，识别关键生物学标志物，发掘潜在药物干预靶点，为治疗复杂疾病提供新的策略和方向。课题组所在重点实验室设备齐全，经费充足；课题组目前已有科研副教授一名，专职科研行政秘书一名，能够为科研人员提供一个优异的科研环境和良好的职业发展支撑。
实验室将聚焦于统计遗传学新方法开发，机器学习和大数据技术在复杂疾病遗传分析的应用等前沿领域；结合单细胞测序技术，前沿大数据和多组学技术，开发新算法和工具，深入开展复杂疾病的关键基因鉴定和遗传结构解析，推进临床转化应用研究。
近年代表性论文专著 （*同等贡献）
Chen F*, Wang X*, ..., Vrieze S, Liu DJ. Multi-ancestry transcriptome-wide association analyses yield insights into tobacco use biology and drug repurposing. Nature Genetics (Co-first author). 2023 Jan 26:1-0.
Genetic diversity fuels gene discovery for tobacco and alcohol use. Saunders G*, Wang XY*, Chen F*, Jang JK, Dajiang Liu. (Co-first author); Nature, 2022: 1-7. 2022
Integrating 3D genomic and epigenomic data to enhance target gene discovery and drug repurposing in transcriptome-wide association studies; Khunsriraksakul C, McGuire D, Sauteraud R, Chen F, Liu DJ; Nature Communications, 2022, 13(1): 1-15.
Inferring genes that escape X-Chromosome inactivation reveals important contribution of variable escape genes to sex-biased diseases; Sauteraud R, Stahl J M, James J, Englebright M, Chen F, Zhan X, Carrel L, Liu DJ; Genome research, 2021 Sep 1;31(9):1629-37.
Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis. McGuire D, Jiang Y, Liu M, Weissenkampen JD, Eckert S, Yang L, Chen F, Berg A, Vrieze S, Jiang B, Li Q; Nature communications. 2021 Mar 30;12(1):1-4.
Association studies of up to 1.2 million individuals yield new insights into the genetic etiology of tobacco and alcohol use; Liu M, Jiang Y, Wedow R, Li Y, Brazel DM, Chen F, Datta G, Davila-Velderrain J, McGuire D, Tian C, Zhan X; Nature Genetics, Feb 2019
Proper conditional analysis in the presence of missing data: Application to large scale meta-analysis of tobacco use phenotypes; Jiang Y, Chen S, McGuire D, Chen F, Liu M, Iacono WG, Hewitt JK, Krauter K, Laakso M, Li KW; PLoS genetics. 2018 Jul 17;14(7):e1007452.
Evolution of cell cycle control during metazoa emergence: insights from phylogeny analysis of CDK and Cyclin proteins; Cao L*, Chen F*, Yang X, Xu W, Xie J, Yu L. (Co-first author); Mol Biol Evol 2014 Dec.
