Wenwen Min (闵文文)

Wenwen Min (闵文文)

医学人工智能

闵文文个人主页

一、个人简介

  • 闵文文，云南大学信息学院，计算机科学与工程系副教授，硕士生导师，云南大学“东陆人才计划-青年学者”。2017年毕业于武汉大学计算机学院，获工学博士学位，2019~2021在香港中文大学（深圳）从事博士后研究工作，2021年12月入选云南大学“东陆青年学者”引进人才，2022年入选云南省“兴滇英才支持计划”青年人才。目前担任中国计算机学会生物信息学专委会委员，中国生物信息学学会 (筹)网络生物学专委会委员，中国运筹学会计算系统生物学分会理事，Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences杂志（中科院二区）青年编辑，国家自然科学基金青年、面上项目函评专家等。
  • 闵老师长期从事人工智能算法（深度扩散模型、Transformer模型、图神经网络、对比学习、基于掩码机制的自监督学习、单细胞/空转大模型、矩阵张量优化等）及其在生物医学大数据中的应用研究。
  • 发表学术论文近50篇，其中第一作者或通讯作者发表CCF A-B类期刊/会议20篇，包括IEEE TKDE (2021, 2023)，IEEE TNNLS (2022)，Bioinformatics (2018, 2023)，Briefings in Bioinformatics (2024a, 2024b, 2025), PLoS Computational Biology (2021)，IEEE TCBB (2018)，IEEE JBHI (2024), IEEE TNB (2016), BIBM (2015, 2023a, 2023b, 2024a, 2024b, 2024c, 2024d, 2024e, 2024f, 2024g), ISBRA (2024a, 2024b, 2024c), ICIC (2019, 2024) 等重要期刊和会议。
  • 主持国家基金项目2项，中国博士后面上项目1项，省基础研究项目2项，“兴滇英才支持计划”青年人才项目1项，云南省智能系统与计算重点实验室开放课题（重点项目）1项等。

二、研究方向

  • 医学人工智能
    (1) 深度学习在空间转录组学及单细胞组学数据融合中的应用研究
    (2) 深度学习在医学图像处理及多模态数据融合中的应用研究
    (3) 深度学习在癌症组学数据分析中的应用研究
    (4) 深度学习在微生物组学数据分析中的应用研究
  • 机器学习理论
    (1) 深度学习方法研究（基于Transformer的深度方法、图神经网络、扩散模型、对比学习、单细胞大模型等）
    (2) 矩阵张量优化方法研究（非凸优化、L20及L0结构稀疏优化、特征选择）
    (3) 多视图无监督聚类方法研究

三、学术论文

四、学生培养

招生广告

  • 本人目前可以招收计算机相关专业的专硕、学硕
  • 招生要求
    • 坚持不懈的毅力（最看重的品质）
    • 良好的编程、数学、英语能力
    • 优先招收想读博的同学
    • 目前暂时不考虑招生外籍学生
  • 感兴趣的同学可以给我邮件(wenwen.min@qq.com)；邮件内容包括如下信息：个人简历+本科成绩单+考研成绩+复试上机成绩。

学生情况（2024/12/20）

  • 2022级，李*宇（研究生国奖2万，云大岳虹研究生奖学金-资助率0.4%，发表中科院一区一篇BIB，CCF B会议三篇，保送武汉大学计算机学院读博）
  • 2022级，牛*云（发表中科院二区两篇INSC2024, CSBJ2024，保送澳门理工大学读博）
  • 2022级，杨*峰（发表CCF C会议一篇ISBRA2024，TNNLS在投，CJE两篇已完成返修）
  • 2022级，王*震（发表CCF B会议一篇，另一篇论文在投）
  • 2023级，史*层（已发四篇：发表中科院一区一篇BIB，CCF B会议一篇，CCF C会议一篇，Methods2025）
  • 2023级，方*海（省厅项目1.5万，已发四篇：CCF B会议两篇，CCF C会议一篇，CCF B顶刊PLoS CB一篇）
  • 2023级，薛*林（省厅项目1.5万，中科院一区一篇BIB，发表CCF C会议一篇，中科院一区论文一篇在投，MICCAI2025在投）
  • 2023级，史*源（已发两篇：发表CCF B会议一篇，JCB期刊一篇，BIB在做）
  • 2023级，黄*琳（发表CCF B会议一篇，BIB在投）
  • 2023级，赵*成（进行中）
  • 2024级，赵*杰（进行中）
  • 2024级，黄*煦（进行中）
  • 2024级，杜*梦（进行中）
  • 2024级，刘*举（MICCAI2025在投）
  • 2024级，李*衡（进行中）
  • 2024级，王*毅（进行中）
  • 2024级，李*奥（进行中）

五、论文列表

第一和通讯作者论文（#同等贡献作者，*通讯作者）

  • [33] W Min*, D Fang, J Chen, S Zhang. SpaMask: Dual masking graph autoencoder with contrastive learning for spatial transcriptomics. PLOS Computational Biology 2025 , DOI: 10.1371/journal.pcbi.1012881

  • [32] S Xue, F Zhu, J Chen, Wenwen Min*. Inferring single-cell resolution spatial gene expression via fusing spot-based spatial transcriptomics, location and histology using GCN. Briefings in Bioinformatics 2025 , DOI: 10.1093/bib/bbae630 (CCF B类期刊, 中科院JCR1区, IF=9.5)

  • [31] Z Shi, F Zhu, , Wenwen Min*. Inferring Multi-slice Spatially Resolved Gene Expression from H&E-stained Histology Images with STMCL. Methods , 2025 (中科院JCR3区, IF=4.2)

  • [30] Wenwen Min*, Zhiceng Shi, Jun Zhang, Jun Wan and Changmiao Wang. Multimodal contrastive learning for spatial gene expression prediction using histology images. Briefings in Bioinformatics 2024, DOI: 10.1093/bib/bbae551 (CCF B类期刊, 中科院JCR1区, IF=9.5)

  • [29] Xiaoyu Li, Fangfang Zhu and Wenwen Min*. SpaDiT: Diffusion Transformer for Spatial Gene Expression Prediction using scRNA-seq. Briefings in Bioinformatics 2024, DOI: 10.1093/bib/bbae571 (CCF B类期刊, 中科院JCR1区, IF=9.5)

  • [28] Jinyun Niu, Fangfang Zhu, TaoSheng Xu, Shunfang Wang and Wenwen Min*. Deep Clustering Representation for Spatially Resolved Transcriptomics Data via Multi-view Variational Graph Auto-Encoders with Consensus Clustering. Computational and Structural Biotechnology Journal 2024, https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.11.041 (中科院JCR2区, IF=4.4)

  • [27] J Niu, F Zhu, D Fang, Wenwen Min*. SpatialCVGAE: Consensus Clustering Improves Spatial Domain Identification of Spatial Transcriptomics using VGAE. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences 2024 (中科院JCR2区, IF=4.1)

  • [26] X Shi, F Zhu, Wenwen Min*. Pretrained-Guided Conditional Diffusion Models for Microbiome Data Analysis. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [25] D Fang, F Zhu, Wenwen Min*. Multi-Slice Spatial Transcriptomics Data Integration Analysis with STG3Net. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [24] D Fang, F Zhu, D Xie, Wenwen Min*. Masked Graph Autoencoders with Contrastive Augmentation for Spatially Resolved Transcriptomics Data. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [23] Wenwen Min*, Z Wang, F Zhu, T Xu, S Wang scASDC: Attention Enhanced Structural Deep Clustering for Single-cell RNA-seq Data. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [22] Zhiceng Shi, S. L. Xue, F. Zhu and Wenwen Min*. High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE with Pathology Image Large Model. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [21] Xiaoyu Li, Wenwen Min*, Shunfang Wang, Changmiao Wang and Taosheng Xu. stMCDI: Masked Conditional Diffusion Model with Graph Neural Network for Spatial Transcriptomics Data Imputation. BIBM 2024 (CCF B类会议, 接收率20%)

  • [20] L Huang, X Liu, S Wang, Wenwen Min*. Masked adversarial neural network for cell type deconvolution in spatial transcriptomics. BIBM 2024 (CCF B类会议)

  • [19] Donghai Fang, Yichen Gao, Zhaoying Wang, Fangfang Zhu and Wenwen Min*. Contrastive Masked Graph Autoencoders for Spatial Transcriptomics Data Analysis. ISBRA 2024 (CCF C类会议)

  • [18] Zhiceng Shi, Fangfang Zhu, Changmiao Wang and Wenwen Min*. Spatial Gene Expression Prediction from Histology Images with STco. ISBRA 2024 (CCF C类会议)

  • [17] Shuailin Xue, Fangfang Zhu, Changmiao Wang and Wenwen Min*. stEnTrans: Transformer-based deep learning for spatial transcriptomics enhancement. ISBRA 2024 (CCF C类会议)

  • [16] F. Yang, Wenwen Min*. Globally Convergent Accelerated Algorithms for Multilinear Sparse Logistic Regression with L0-Constraints. International Conference on Intelligent Computing (ICIC)}, 88-99, 2024 (CCF C类会议)

  • [15] Li Yu#, Wenwen Min#, Shunfang Wang*. Boundary-Aware Gradient Operator Network for Medical Image Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024 (中科院1区, CCF C类期刊, IF=7.7)

  • [14] Xiaoyu Li, Taosheng Xu, Jinyu Chen, Jun Wan and Wenwen Min*(学生一作). Multimodal attention-based variational autoencoder for clinical risk prediction. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2023 (CCF B类会议, 接收率19%)

  • [13] Xiaoyu Li, Wenwen Min*(学生一作), Jinyu Chen, Jiaxin Wu and Shunfang Wang. TransVCOX: Bridging Transformer Encoder and Pre-trained VAE for Robust Cancer Multi-Omics Survival Analysis. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2023 (CCF B类会议, 接收率19%)

  • [12] Weihua Zheng#, Wenwen Min#, Shunfang Wang*. TsImpute: An accurate two-step imputation method for single-cell RNA-seq data. Bioinformatics, 39(12):btad731, 2023 (CCF B类期刊, IF=5.8)

  • [11] Wenwen Min*, Taosheng Xu, Xiang Wan, Tsung-Hui Chang. Structured Sparse Non-negative Matrix Factorization with L20-Norm. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(8):8584-8595, 2023 (CCF A类期刊, IF=9.235) [URL,PDF,Data,Code]

  • [10] Wenwen Min, Xiang Wan, Tsung-Hui Chang, Shihua Zhang*. A Novel Sparse Graph-Regularized Singular Value Decomposition Model for Gene Co-Expression Pattern Discovery. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(8):3842-3856, 2022 (中科院一区，CCF B类期刊, IF=14.255) [URL,PDF,Data,Code]

  • [09] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Group-sparse SVD Models via L0 and L1-norm Penalties and Their Applications in Biological Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 33(2):536-550, 2021 (CCF A类期刊, IF=9.235) [URL,PDF,Data,Code]

  • [08] Wenwen Min, Tsung-Hui Chang, Shihua Zhang*, Xiang Wan*. TSCCA: A tensor sparse CCA method for detecting microRNA-gene patterns from multiple cancers. PLoS Computational Biology, 17(6):e1009044, 2021 (CCF B类期刊, IF=4.779)

  • [07] F. Zhu, J. Li, J. Liu*, Wenwen Min*. Network-based cancer genomic data integration for pattern discovery. BMC Genomic Data, 22: Article 54, 2021 (SCI二区)

  • [06] F. Zhu, J. Liu, Wenwen Min*. Gene Functional Module Discovery via Integrating Gene Expression and PPI Network Data. International Conference on Intelligent Computing (ICIC)}, 116-126, 2019 (CCF C类会议)

  • [05] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Edge-group sparse PCA for network-guided high dimensional data analysis. Bioinformatics, 34(20):3479-3487, 2018 (CCF B类期刊, IF=6.931)

  • [04] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Network-regularized sparse logistic regression models for clinical risk prediction and biomarker discovery. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 15(3):944-953, 2018 (CCF B类期刊, IF=4.5)

  • [03] Wenwen Min, Juan Liu*, Shihua Zhang*. Sparse weighted canonical correlation Analysis. Chinese Journal of Electronics (电子学报英文版), 27(3):459-466, 2018 （CCF Top I类期刊）

  • [02] Wenwen Min, Juan Liu*, Fei Luo, Shihua Zhang*. A two-stage method to identify joint modules from matched microRNA and mRNA expression data. IEEE Transactions on Nanobioscience, 15(4):362-370, 2016

  • [01] Wenwen Min, Juan Liu, Fei Luo, Shihua Zhang. A novel two-stage method for identifying microRNA- gene regulatory modules in breast cancer. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2015 (CCF B类会议, 接收率19%）

六、专利和软著

专利

  • 闵文文，薛帅林等. 一种超分辨率基因表达图谱的预测方法、装置及设备，实审
  • 闵文文，史鑫源等. 基于微生物组数据的生存风险预测方法、装置、设备及存储介质，实审
  • 闵文文，史志层等. 基于组织学图像的空间基因表达水平预测方法、装置及设备，实审
  • 闵文文，王震. 一种注意力增强深度图嵌入的单细胞RNA-Seq数据聚类方法，实审
  • 闵文文，方东海. 一种基于图神经网络的空间转录组学多切片空间域识别及批次效应去除方法，实审

软著

  • 闵文文，方东海等. 空间转录组学数据聚类软件V1.0
  • 闵文文，闫一诺，史鑫源等. 癌症微生物组数据分析预训练Transformer模型软件V1.0
  • 闵文文，闫一诺，李晓宇等. 基于Transformer和VAE预训练的深度学习生存分析模型软件V1.0
  • 闵文文，吴佳欣等. 基于深度学习的脑肿瘤智能辅助诊疗平台 V1.0
  • 闵文文，史志层等. 基于深度学习的脑肿瘤智能辅助诊疗平台 V1.0
  • 闵文文，牛晋云等. 一种基于图深度学习的空间转录组学数据聚类软件 V1.0