李恒：南大学霸执教哈佛，斯隆奖得主，开发出新一代测序软件 | 生物信息学大牛

TOP前言

“TOP大学来了”小编按，2月16日，素有“诺奖风向标”美誉的重量级奖项“2021年斯隆研究奖（Sloan Research Fellowships）”学者名单公布，南京大学校友、哈佛大学医学院助理教授李恒榜上有名。今天就和TOP小编一起来了解下这位学霸！

“TOP大学来了”查阅“Google Scholar”后发现，李恒博士名下仅高被引的Nature/Science正刊论文就有12篇，其中9篇《自然》，3篇《科学》论文，论文总被引用高达131,757次，这一华丽的数据无论是在国内还是国外都极为抢眼 。

李恒博士不仅学术能力强，同时他还是SAMtools、BWA、MAQ、TreeSoft和TreeFam等著名生物信息软件的核心作者。

无论是来自科研机构、大学还是商业公司只要他们对基因测序分析有需求，都必须使用李恒博士开发的基因测序对比软，甚至是他设计的数据格式，可以说李恒博士开发的基因测序对比软件已成为生物信息分析的基石。

2021斯隆奖获得者

“TOP大学来了”小编按，2月16日，素有“诺奖风向标”美誉的重量级奖项“2021年斯隆研究奖（Sloan Research Fellowships）”学者名单公布，南京大学校友、哈佛大学医学院助理教授李恒榜上有名。该奖项自1955年设立以来，历届获得者中已有51人获诺贝尔奖，17人获菲尔兹奖。

学习和工作经历

李恒，现任哈佛大学医学院丹娜法伯癌症研究所生物医学信息学助理教授。李恒先后在南京大学和中国科学院理论物理研究所分别获得获学士和博士学位（TOP注：李恒是2021年斯隆奖华人青年学者中唯一一位本科博士均在国内取得的获奖者），随后在英国维康桑格研究所( Wellcome Trust Sanger Institute)从事博士后研究。2009年加入麻省理工学院&哈佛大学博德研究所(The Eli and Edythe L. Broad Institute of MIT and Harvard)， 2018年加入哈佛大学医学院丹娜法伯癌症研究所。

除了此次获得斯隆奖之外，李恒博士是2014-2016年计算机领域高被引科学家（全球排名前1％）和2017年分子生物学和遗传学领域高被引科学家（全球排名前1％），2012年获得过“本杰明•富兰克林生命科学奖”（TOP注：2017年诺贝尔化学奖得主约阿基姆•弗兰克也拿过这个奖），2009-2010年美国科学促进会“纽科姆克利夫兰最杰出论文奖”合作者（TOP注：国内最早获得此奖的是中国科大常务副校长潘建伟院士团队）。

学术成果丰硕，高被引高达13万！

“TOP大学来了”查阅“Google Scholar”后发现，李恒博士名下仅高被引的Nature/Science正刊论文就有12篇，其中9篇《自然》，3篇《科学》论文，这一数据无论是国内还是国外那都是无敌一样的存在。

“TOP大学来了”查阅文章后发现，李恒博士发表的很多论文仅有两位作者，例如这篇《Nature》论文的合著者就是大名鼎鼎的Richard Durbin（李恒的博后导师），这位大牛曾把HMM运用在序列分析中，诞生了那本对业内影响极为深刻的著作《Biological Sequence Analysis》，日后想从事生物信息学研究的学者应该都读过。

如图所示，李恒博士的论文总被引用高达131,757次，其中2016年以后的被引用达87,820。从被引数据来看，李恒高于施一公院士。

“TOP大学来了”查阅“Google Scholar”后发现，李恒博士引用最高的两篇论文是2009年发表在《Bioinformatics 》题为“The Sequence Alignment/Map format and SAMtools”论文，该论文主要研究“基因测序数据处理”，目前该文累计被引为30,462次。

李恒博士第二篇“高引”论文也仅有两位作者，该论文于2009年发表在《Bioinformatics 》题为“Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform”论文，论文入选“2001~2020年全球被引频次最高的10篇论文”，目前该论文累计被引为27,426次。

研发出新一代测序算法

图源：BGI华大，华大基因创始人、董事长汪建授予李恒博士特聘书

无论是来自科研机构、大学还是商业公司只要他们对基因测序分析有需求，都必须使用李恒博士开发的基因测序对比软件和设计的数据格式，可以说李恒博士开发的基因测序对比软件已成为生物信息分析的基石。

“TOP大学来了”小编按，2019年12月10日，作为论文仅有的两位作者李恒博士和阮钰共同合作开发了三代测序数据组装算法——wtdbg2，其速度是已发布工具的2~17倍，该算法极大提高三代测序数据的分析效率，为未来的人群规模长读长测序数据组装铺平了道路。该研究以“Fast and accurate long-read assembly with wtdbg2”为题发表在《自然·方法学》（Nature Methods）。

李恒博士对下一代基因测序对比软件的开发做出极具影响力的贡献。希望他再接再厉，助力生物信息学的发展，为人类健康“添砖加瓦”。

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