代表性科研项目-王斌-北京大学生育健康研究所

教育经历

02/2024至今北京大学，公共卫生学院，生育健康研究所，长聘副教授
01/2018~01/2024 北京大学，公共卫生学院，生育健康研究所，预聘助理教授
08/2013~12/2017 北京大学，公共卫生学院，生育健康研究所，助理研究员
03/2014~05/2014 美国Michigan State University，访问学者
09/2008~07/2013 北京大学，城市与环境学院，博士
12/2010~12/2011 美国Washington University，访问学者
09/2004~07/2008 大连理工大学，环境科学与工程学院，学士

教学科研简介

采用环境化学、流行病学、临床医学、人工智能等多学科研究方法，揭示环境污染暴露对人群生育健康的影响及机制，构建健康风险评价模型。主持国家自然科学面上和青年基金3项，骨干参与国家重点研发项目3项。以第一或通讯作者在Environ Health Persp、Environ Sci Tech、The Innovation等国际权威期刊发表论文共55篇(H指数=40，他引5000余次)。担任环境健康领域TOP期刊Environ Sci Tech专题编辑，参与多个国内外知名期刊的编委工作（The Innovation、Environ Int、Environment & Health、Eco-Environmental Health、China CDC Weekly和“环境卫生学杂志”）。开设本科生教改课程“暴露组学”，研究生课程“环境暴露组学”，全球健康国际高端公共卫生硕士课程“Environment & Health”。担任中国队列共享平台“环境与人群健康”组长，环境诱变剂学会环境与生育健康专委会副秘书长。获得北京预防医学会科技二等奖、华夏医学科技奖三等奖和“全国科技系统抗击新冠疫情优秀个人”称号。

主要研究方向

环境健康、暴露组学、生物信息与人工智能

代表性科研项目

国家自然科学基金面上基金项目，42477455，基于暴露组学大数据的区域育龄女性血卵中PFASs浓度预测模型构建，2025/01-2028/12，47万元，主持，在研
国家自然科学基金面上基金项目，42077390，育龄妇女多环芳烃血-卵屏障穿透特征及其影响机制研究，2021/01-2024/12，57万元，主持，在研
国家自然科学基金面上基金项目，41771527，华北典型地区育龄妇女多环芳烃的体外及体内暴露水平研究，2018/01-2021/12，63万元，主持，结题
国家自然科学基金青年基金项目，41401583，育龄妇女的细颗粒物暴露水平及其机体氧化损伤的城乡差异，2015/01-2017/12，25万元，主持，结题
典型区域大气污染健康影响评估与应用示范，国家科技部重点研发计划，基金号：2023YFC3708305，课题5：大气污染致病的全链条追因及疾病负担评价研究，子课题：人体内暴露评估和健康风险整合分析模型，2023/12-2027/11，36万元，子课题负责人/骨干，在研
典型新兴农用化学品的暴露特征及其生殖健康风险评估. 科技部政府间国际科技创新合作（中国和美国），基金号：2022YFE0134900，课题1“典型新兴农用化学品的暴露特征及其与生殖健康效应的关联性”，2023/01-2025/12，60万元，课题1负责人/骨干，在研
国家科技部重点研发计划，新型冠状病毒传播的流行病学及防控策略评价研究，基金号：2020YFC0846300，2020/04-2021/04，500万元，骨干，结题
北京大学本科生教学改革项目，JG2023137，基于暴露组学大数据平台的环境健康专业教学实践，2023/03-2024/02，4万元，主持，结题
北京大学研究生课程建设项目，暴露组学大数据交互平台支撑的环境与健康交叉学科教学，2023/12-2024/12，2万元，主持，在研

10篇代表性论文

(1)	Zhang G, Lin W, Gao N, Lan C, Ren M, Yan L, Pan B, Xu J, Han B, Hu L, Chen Y, Wu Y, Zhuang L^, Qun Lu^, Bin Wang^*, Fang M. Using Machine Learning to Construct the Blood−Follicle Distribution Models of Various Trace Elements and Explore the Transport-Related Pathways with Multiomics Data. Environmental Science & Technology. 2024, https://doi.org/10.1021/acs.est.3c10904
(2)	Zhao F, Li L, Lin P, Chen Y, Xing S, Du H, Wang Z, Yang J, Huan T, Long C, Zhang L, Wang B^, Fang M^. HExpPredict: In Vivo Exposure Prediction of Human Blood Exposome using A Random Forest Model and Its Application in Chemical Risk Prioritization, Environ Health Perspect, 2023, 131:37009.
(3)	Wang B, Pang Y, Li K, Jiang J, Zhu Y, Li Z, Pan B, Zhang L, Zhang Y, Ye R, Li Z^*. First evidence on the adverse effect of maternal germanium exposure on fetal neural tube defects, Environ Sci Technol Lett. 2023, 10: 192–197.
(4)	Feng Y, Su S, Lin W, Ren M, Gao N, Pan B, Zhang L, Jin L, Zhang Y, Li Z, Ye R, Ren A, Wang B^*. Using Machine Learning to Expedite the Screening of Environmental Factors Associated with the Risk of Spontaneous Preterm Birth: From Exposure Mixtures to Key Molecular Events, Environ Sci Technol Lett, 2023, 10, 11, 1036–1044.
(5)	Fang M., Hu L., Chen D., Guo Y, Liu J, Lan C, Gong J^, Wang B^. Exposome in human health: Utopia or wonderland? The Innovation, 2021, 2: 100172.
(6)	Liu X, Chen D^, Wang B^, Xu F, Pang Y, Zhang L, Zhang Y, Jin L, Li Z, Ren A. Does low maternal exposure to per- and polyfluoroalkyl substances elevate the risk of spontaneous preterm birth? A nested case-control study in China. Environ Sci Technol. 2020, 54: 8259-8268.
(7)	Ren M^#, Pei R^#, Jiangtulu B^#, Chen J^#, Xue T, Shen S, Yuan X, Li K, Lan C, Chen Z, Chen X, Wang Y, Jia X, Li Z, Rashid A, Prapamontol T, Zhao X, Dong Z, Zhang Y, Zhang L, Ye R, Li Z, Guan W^, Wang B^. Contribution of temperature increase to restrain the transmission of COVID-19 in China. The Innovation, 2020, 2: 100071.
(8)	Jia X^#, Chen J^#, Li L^#, Na Jia^, Jiangtulu B, Xue T, Zhang L, Li Z, Ye R, Wang B^, Modeling the prevalence of asymptomatic COVID-19 infections in the Chinese Mainland. The Innovation, 2020, 1: 100026.
(9)	Wang B^#, Jin L^#, Ren A^*, Yuan Y, Liu J, Li Z, Zhang L, Yi D, Wang LL, Zhang Y, Wang X, Tao S, Finnell RH. Levels of polycyclic aromatic hydrocarbons in maternal serum and risk of neural tube defects in offspring. Environ Sci Technol, 2015, 49: 588-596.
(10)	Wang B, Li K, Jin W, Lu Y, Zhang Y, Shen G, Wang R, Shen H, Li W, Huang Y, Zhang Y, Wang X, Li X, Liu W, Cao H, Tao S^*. Properties and inflammatory effects of various size fractions of ambient particulate matter from Beijing on A549 and J774A.1 cells. Environ Sci Technol, 2013, 47: 10583-10590.

说明：^*通讯作者，^#共同第一作者