楊

Curriculum vitae履历

Haochen (Ben) Yang杨昊辰

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Education教育经历

DPhil in Mathematics数学博士

Doctoral Programme · University of Oxford博士项目 · 牛津大学

Oxford, UK · Dresden, DE英国牛津 · 德国德累斯顿

  • Oxford–Max Planck DPhil Programme. Joint at the Mathematical Institute, Oxford and MPI-CBG, Dresden.牛津–马普博士联合培养项目。在牛津大学数学研究所与德累斯顿马普分子细胞生物与遗传学研究所（MPI-CBG）之间联合开展研究。
  • Supervisors: Prof Helen Byrne (Oxford); Prof Heather Harrington (Oxford / MPI-CBG Dresden).导师：Helen Byrne 教授（牛津）；Heather Harrington 教授（牛津 / 马普德累斯顿）。
  • Topological data analysis, mathematical biology, statistical inference, machine learning.研究方向：拓扑数据分析、数学生物学、统计推断、机器学习。

MSc Mathematical Sciences数学科学硕士

Distinction · University of Oxford优等 · 牛津大学

Oxford, UK英国牛津

BSc Mathematics数学学士

First-Class Honours · University of Manchester一等荣誉 · 曼彻斯特大学

Manchester, UK英国曼彻斯特

Publications发表论文

  1. A. M. Dowbaj, A. Sljukic, A. Niksic, C. Landerer, J. Delpierre, H. Yang, A. Lahree, A. C. Kühn, D. Beers, H. M. Byrne, S. Seifert, H. A. Harrington, M. Zerial, M. Huch Mouse liver assembloids model periportal architecture and biliary fibrosis. Nature  644,    · doi:10.1038/s41586-025-09183-9
  2. H. Yang et al. Topological shape transform for thymus structures. Preprint ,    · doi:10.48550/arXiv.2602.18889

Research experience研究经历

Topological shape transform for thymus structures胸腺结构的拓扑形状变换

DPhil Project · University of Oxford博士课题 · 牛津大学

Oxford, UK英国牛津

  • Introduced SampEuler, an isometry-invariant shape descriptor built on the ECT pushforward measure, and proved convergence under the Wasserstein distance plus Lipschitz stability.提出 SampEuler——基于 ECT 前推测度的等距不变形状描述子，并证明其在 Wasserstein 距离下的收敛性与 Lipschitz 稳定性。
  • Built a SampEuler vectorisation + visualisation tool that turns the pushforward measure into an interpretable 2D image representation for classification.构建 SampEuler 向量化与可视化工具，将前推测度转化为可解释的二维图像表示，用于分类任务。
  • Benchmarked on MPEG-7 and a thymus-image dataset: higher accuracy and lower run-time than established TDA and deep-learning image methods.在 MPEG-7 与胸腺图像数据集上进行基准测试——准确率更高、运行时间更短，优于常见的 TDA 与深度学习图像方法。
  • Combined shape-based and cell-composition clustering to show age-dependent spatial reorganisation of the thymic cortex, with statistically significant DN3 displacement in aged thymi.结合基于形状与基于细胞构成的聚类，揭示胸腺皮质随年龄发生的空间重排；发现老龄胸腺中 DN3 细胞存在统计显著的位移。

ECT pushforward measure for weakly generic complexes弱一般性复形的 ECT 前推测度

DPhil Project · Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics博士课题 · 马克斯·普朗克分子细胞生物学与遗传学研究所

Dresden, DE德国德累斯顿

  • Extended the injectivity theorem for the ECT pushforward measure; weakened the genericity assumption to cover broader shape classes.推广 ECT 前推测度的单射性定理；放松一般性假设，使之覆盖更广的形状类别。
  • Proved injectivity up to piecewise isometries on the quotient space of directions for 2D simplicial complexes.对二维单纯复形，证明在方向商空间上单射性成立至分片等距变换。
  • Interpreted the resulting piecewise isometries geometrically on the original complexes to support downstream shape matching.在原复形上对这些分片等距的几何含义进行解释，用于后续的形状匹配。

Bayesian inference of organoid morphogenesis parameters类器官形态发生参数的贝叶斯推断

DPhil Project · Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics博士课题 · 马克斯·普朗克分子细胞生物学与遗传学研究所

Dresden, DE德国德累斯顿

  • Developing a Bayesian framework for inferring biophysical parameters of a multicellular phase-field model of pancreas organoids from microscopy data.从显微镜图像出发，构建贝叶斯框架，用以推断胰腺类器官多细胞相场模型的生物物理参数。
  • Uses SampEuler to measure topological shape distance between simulated and experimental organoids, making the likelihood tractable in shape space rather than pixel space.使用 SampEuler 度量模拟与真实类器官之间的拓扑形状距离，使似然可在形状空间而非像素空间中高效求解。

Morphology of organoids via Euler Characteristic Transforms用欧拉示性数变换研究类器官形态

DPhil Project · University of Oxford · MPI-CBG博士课题 · 牛津大学 · 马普 MPI-CBG

Oxford, UK · Dresden, DE英国牛津 · 德国德累斯顿

  • Applied DETECT (Detecting Temporal shape changes with ECT) to quantify temporal boundary deformation in single organoids.使用 DETECT（基于 ECT 检测时间形状变化）量化单个类器官边界随时间的形变。
  • Built computable inter-organoid shape metrics; separated treatment groups and assessed gene-knockout effectiveness from shape descriptors alone.构造可计算的类器官间形状度量；仅凭形状描述子便可区分不同处理组、评估基因敲除的效果。
  • Underlying work contributed to the Nature 2025 mouse liver assembloid paper above.相关工作是上述 Nature 2025 小鼠肝类器官论文的基础之一。

LEAN automatic theorem proverLEAN 自动定理证明器

Industry Collaboration · Hummingbird Bioscience × Oxford产业合作 · Hummingbird Bioscience 与牛津大学合作

Oxford, UK英国牛津

  • Designed state-space metrics to guide a LEAN-based automatic theorem prover and assess provability from intermediate states.设计状态空间度量，用以引导基于 LEAN 的自动定理证明器，并评估中间状态的可证性。
  • Refined the prover architecture to mimic human proof-search strategies; prepared supplementary training data.优化证明器结构，使其更接近人类的证明搜索策略；制备补充训练数据。

Algebraic topology + machine learning for flow in porous media代数拓扑与机器学习用于多孔介质流动

Master Dissertation · University of Oxford硕士论文 · 牛津大学

Oxford, UK英国牛津

  • Used TDA descriptors of grayscale rock images as features for regression and neural-network models predicting flow properties.把岩石灰度图像的 TDA 描述子作为特征，用于预测流动性质的回归与神经网络模型。
  • Joint write-up with Dr Ka Man (Ambrose) Yim and Harry Linehan-Hill.与 Ka Man (Ambrose) Yim 博士及 Harry Linehan-Hill 合作完成。

Presentations学术报告

  • Euler's approach to untangle the genotype and phenotype of organoids欧拉方法解析类器官的基因型与表型 Annual Meeting of the Society for Mathematical Biology数学生物学学会年会 Seoul, Korea韩国首尔
  • Topological integral transforms with isometry invariance具有等距不变性的拓扑积分变换 Geometry and Machine Learning 2025 / Applied Geometry and Data Science几何与机器学习 2025 / 应用几何与数据科学 Paris, France法国巴黎
  • Topological integral transforms with isometry invariance具有等距不变性的拓扑积分变换 Applied Geometry and Data Science应用几何与数据科学 Singapore新加坡

Teaching & broadening教学与拓展

Teaching Assistant & Marker助教与批改员

Mathematical Institute · University of Oxford牛津大学数学研究所

Oxford, UK英国牛津

C8.3 Combinatorics (marker, Oct 2023 – Dec 2024) · C3.9 Computational Algebraic Topology (marker, Jan 2024 – present) · Constructible Sheaf Reading Group (Feb 2026 – present)

C8.3 组合数学（批改，2023年10月 – 2024年12月） · C3.9 计算代数拓扑（批改，2024年1月 – 至今） · 可构造层读书会（2026年2月 – 至今）

Broadening courses拓展课程

C5.4 Networks (Oct 2023 – Dec 2024) · C3.12 Low-dimensional Topology and Knot Theory (Jan – Mar 2024) · SB2.2 Statistical Machine Learning (Jan – Mar 2024)

C5.4 网络科学（2023年10月 – 2024年12月） · C3.12 低维拓扑与纽结理论（2024年1月 – 3月） · SB2.2 统计机器学习（2024年1月 – 3月）

Skills & languages技能与语言

Programming编程
Python (numpy, scipy, scikit-learn, PyTorch, numba) · MATLAB · LEAN · GitPython（numpy、scipy、scikit-learn、PyTorch、numba） · MATLAB · LEAN · Git
Methods方法
Topological data analysis · Bayesian inference · Statistical ML · Phase-field modelling拓扑数据分析 · 贝叶斯推断 · 统计机器学习 · 相场模型
Languages语言
Mandarin Chinese (native) · English (fluent) · Japanese (JLPT N2)中文（母语） · 英语（流利） · 日语（JLPT N2）

Awards奖项

  • Leathersellers' Scholarship皮革商奖学金 St Catherine's College, Oxford牛津大学圣凯瑟琳学院
  • Distinction Exam Prize, TT23三一学期考试优等奖 (TT23) Worcester College, Oxford牛津大学伍斯特学院
  • Department of Mathematics Prize数学系奖 University of Manchester曼彻斯特大学