王斌

长聘副教授、博士生导师
binwang@pku.edu.cn
北京市海淀区学院路38号
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个人简介

02/2024至今全球信誉最好的网赌软件，全球信誉最好的网赌软件，生育健康研究所，长聘副教授

01/2018~01/2024 全球信誉最好的网赌软件，全球信誉最好的网赌软件，生育健康研究所，预聘助理教授

08/2013~12/2017 全球信誉最好的网赌软件，全球信誉最好的网赌软件，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 全球信誉最好的网赌软件，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

主要研究兴趣是采用环境化学、流行病学、临床医学、人工智能等多学科交叉研究方法，阐释环境污染物质的人体迁移转化过程，揭示区域环境污染暴露对人群生育健康和慢性病的影响及生物学通路，构建健康风险评价模型。主导创建了环境暴露与人体健康关系整合分析平台ExposomeX (www.exposomex.cn)，构建“暴露组-生物学通路-疾病风险”的复杂网络关系与机器学习预测模型。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、Environ Sci Tech Lett、The Innovation、China CDC Weekly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Environmental Science & Technology专题编辑（机器学习与人群健康），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、Hygiene and Environmental Health Advances, China CDC Weekly和“环境卫生学杂志”）。独立开设本科生教改课程“暴露组学”，研究生课程“环境暴露组学”，国际高端人才全球健康公共卫生硕士课程“Environment & Health”。担任中国队列共享平台“环境与人群健康”工作组负责人，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

1 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

2 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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 全球信誉最好的网赌软件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

10篇代表性论文

1 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.

2 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.

3 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.

4 Wang B#,*, Fu J#, Gao K, Liu Q*, Zhuang L, Zhang G, Long M, Na J, Ren M, Wang A, Liang R, Shen G, Li Z, Lu Q. Early Pregnancy Loss: Do Per- and Polyfluoroalkyl Substances Matter? Environ Int, 2021, 157: 106837.

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