国家自然科学基金：蛋白质异常定位组的计算预测(面上，2019-2022)，主持；

国家自然科学基金：基于信息融合的高分辨率蛋白质定位预测(青年，2011-2013)，主持；

国家重点研发计划：精准医学大数据的有效挖掘与关键信息技术开发(课题5，2018-2021)，骨干；

教育部新教师基金：利用蛋白质相关性网络融合多种信息的蛋白质动态定位预测(2011-2013)，主持；

天津市自然科学基金：融合多种异质信息的高分辨率动态蛋白质定位预测(青年，2012-2015)，主持；

北洋学者-青年骨干教师计划：蛋白质结构与功能计算预测(2014-2015)，主持；

天津大学自主创新基金：在基因本体子空间中针对特定拓扑蛋白的定位预测(2015-2016)，主持。

完整列表请参阅 Google Scholar ( https://scholar.google.com/citations?user=EHvA-IUAAAAJ&hl=en ) 页面 (请使用恰当的方法访问)

[31]  Ying-Ying Zhang, Wen-Ya Zhang, Pu-Feng Du*; dbEssLnc: A manually curated database of human and mouse essential lncRNA genes, Computational and Structural Biotechnology Journal, 2022, (SCI)

[30]   Zi-Ang Shen, Tao Luo, Yuan-Ke Zhou, Han Yu, Pu-Feng Du*; NPI-GNN: Predicting ncRNA–protein interactions with deep graph neural networks, Briefings in Bioinformatics, 2021, DOI:10.1093/bib/bbab051 (SCI)

[29]   Wen-Ya Zhang; Junhai Xu*; Jun Wang; Yuan-Ke Zhou; Wei Chen*; Pu-Feng Du*; KNIndex: a comprehensive database of physicochemical properties for k-tuple nucleotides, Briefings in Bioinformatics, 2021, DOI:10.1093/bib/bbaa284. (SCI)

[28]   Guang-Ping Li; Pu-Feng Du*; Zi-Ang Shen; Hang-Yu Liu; Tao Luo*; DPPN-SVM: Computational Identification of Mis-Localized Proteins in Cancers by Integrating Differential Gene Expressions With Dynamic Protein-Protein Interaction Networks, Frontiers in Genetics, 2020, 11: 600454. (SCI)

[27]   Jian Sun; Pu-Feng Du*; Predicting protein subchloroplast locations: the 10th anniversary, Frontiers of Computer Science,2021, 15(2): 152901. (SCI)

[26]  Jun Wang; Pu-Feng Du*; Xin-Yu Xue; Guang-Ping Li; Yuan-Ke Zhou; Wei Zhao; Hao Lin; Wei Chen*; VisFeature: a stand-alone program for visualizing and analyzing statistical features of biological sequences, Bioinformatics, 2020, 36(4): 1277-1278. (SCI)

[25]  Yuan-Ke Zhou; Zi-Ang Shen; Han Yu; Tao Luo*; Yang Gao*; Pu-Feng Du*; Predicting lncRNA–Protein Interactions With miRNAs as Mediators in a Heterogeneous Network Model, Frontiers in Genetics, 2020, 10: 1341. (SCI)

[24]  Yang-Yang Miao; Wei Zhao; Guang-Ping Li; Yang Gao*; Pu-Feng Du*; Predicting endoplasmic reticulum resident proteins using auto-cross covariance transformation with U-shaped residue weight transfer function, Frontiers in Genetics, 2019, 10: 1231. (SCI)

[23]  Wei Zhao; Guang-Ping Li; Jun Wang; Yuan-Ke Zhou; Yang Gao*; Pu-Feng Du*; Predicting protein sub-Golgi locations by combining functional domain enrichment scores with pseudo-amino acid compositions, Journal of Theoretical Biology, 2019, 473: 38-43. (SCI)

[22]  Wei Zhao; Likun Wang; Tian-Xiang Zhang; Ze-Ning Zhao; Pu-Feng Du*; A brief review on software tools in generating Chou's pseudo-factor representations for all types of biological sequences, Protein and Peptide Letters, 2018, 25(9): 822-829. (SCI)

[21]  Pu-Feng Du; Wei Zhao; Yang-Yang Miao; Le-Yi Wei; Likun Wang*; UltraPse: a universal and extensible software platform for representing biological sequences, International Journal of Molecular Sciences, 2017, 18(11): 2400. (SCI)

[20]  Pu-Feng Du*; Predicting protein submitochondrial locations: The 10th Anniversary, Current Genomics, 2017, 18(4): 316-321. (SCI)

[19]  Ya-Sen Jiao; Pu-Feng Du*; Predicting protein submitochondrial locations by incorporating the positional-specific physicochemical properties into Chou's general pseudo-amino acid compositions, Journal of Theoretical Biology, 2017, 416: 81-87. (SCI)

[18]  Yasen Jiao; Pufeng Du*; Performance measures in evaluating machine learning based bioinformatics predictors for classifications, Quantitative Biology, 2016, 4(4): 320-330.

[17]  Ya-Sen Jiao; Pu-Feng Du*; Prediction of Golgi-resident protein types using general form of Chou's pseudo-amino acid compositions: Approaches with minimal redundancy maximal relevance feature selection, Journal of Theoretical Biology, 2016, 402: 38-44. (SCI)

[16]  Pu-Feng Du*; A brief review on software implementations and algorithm enhancements of Chou’s pseudo-amino acid compositions, Current Proteomics, 2016, 13(2): 105-112. (SCI)

[15]  Ya-Sen Jiao; Pu-Feng Du*; Predicting Golgi-resident protein types using pseudo amino acid compositions: Approaches with positional specific physicochemical properties, Journal of Theoretical Biology, 2016, 391: 35-42. (SCI)

[14]  Pufeng Du*; Lusheng Wang*; Predicting human protein subcellular locations by the ensemble of multiple predictors via protein-protein interaction network with edge clustering coefficients, PLoS ONE, 2014, 9(1): e86879. (SCI)

[13]  Pufeng Du*; Shuwang Gu; Yasen Jiao; PseAAC-General: fast building various modes of general form of Chou’s pseudo-amino acid composition for large-scale protein datasets, International Journal of Molecular Sciences, 2014, 15(3): 3495-3506. (SCI)

[12]  Pu-Feng Du; Chao Xu*; Predicting multisite protein subcellular locations: progress and challenges, Expert Review of Proteomics, 2013, 10(3): 227-237. (SCI)

[11]  Pufeng Du*; Tingting Li; Xin Wang; Chao Xu; SubChlo-GO: predicting protein subchloroplast locations with weighted gene ontology scores, Current Bioinformatics, 2013, 8(2): 193-199. (SCI)

[10]  Pufeng Du*; Yuan Yu; SubMito-PSPCP: predicting protein submitochondrial locations by hybridizing positional specific physicochemical properties with pseudoamino acid compositions, BioMed Research International, 2013, 2013: 263829. (SCI)

[9]    Pufeng Du*; Yang Tian; Yan Yan; Subcellular localization prediction for human internal and organelle membrane proteins with projected gene ontology scores, Journal of Theoretical Biology, 2012, 313: 61-67. (SCI)

[8]    Pufeng Du*; Xin Wang; Chao Xu; Yang Gao*; PseAAC-Builder: a cross-platform stand-alone program for generating various special Chou’s pseudo-amino acid compositions, Analytical Biochemistry, 2012, 425(2): 117-119. (SCI)

[7]    Pufeng Du*; Tingting Li; Xin Wang; Recent progress in predicting protein sub-subcellular locations, Expert Review of Proteomics, 2011, 8(3): 391-404. (SCI)

[6]    Pufeng Du#; Shengjiao Cao#; Yanda Li*; SubChlo: predicting protein subchloroplast locations with pseudo-amino acid composition and the evidence-theoretic K-nearest neighbor (ET-KNN) algorithm, Journal of Theoretical Biology, 2009, 261(2): 330-335. (SCI)

[5]    Pufeng Du#; Liyan Jia#; Yanda Li*; CURE-Chloroplast: a chloroplast C-to-U RNA editing predictor for seed plants, BMC Bioinformatics, 2009, 10(1): 135. (SCI)

[4]    Pufeng Du; Yanda Li*; Prediction of C-to-U RNA editing sites in plant mitochondria using both biochemical and evolutionary information, Journal of Theoretical Biology, 2008, 253(3): 579-586. (SCI)

[3]    Pufeng Du#; Tao He#; Yanda Li*; Prediction of C-to-U RNA editing sites in higher plant mitochondria using only nucleotide sequence features, Biochemical and Biophysical Research Communications, 2007, 358(1): 336-341. (SCI)

[2]    Tao He#; Pufeng Du#; Yanda Li*; dbRES: a web-oriented database for annotated RNA editing sites, Nucleic Acids Research, 2007, 35(Database Issue): D141-D144. (SCI)

[1]    Pufeng Du; Yanda Li*; Prediction of protein submitochondria locations by hybridizing pseudo-amino acid composition with various physicochemical features of segmented sequence, BMC Bioinformatics, 2006, 7(1): 518. (SCI)

*：通讯作者；#：贡献相同。

点一下我的主页吧，拜托了 ( https://www.pufengdu.org )