活动时间：14:00
活动日期：2018-10-14
地点：长安校区 文津楼3段4层 计算机科学学院报告厅
主办单位：计算机科学学院 生物大数据团队
活动日程安排：
讲座题目1：Pattern fusion analysis by adaptive alignment of multiple heterogeneous omics data
讲座时间：2018-10-14 14:00-14:40
报告人：陈洛南
讲座内容简介：Abstract: Motivation: Integrating different omics profiles is a challenging task, which provides a comprehensive way to understand complex diseases in a multi-view manner. One key for such an integration is to extract intrinsic patterns in concordance with data structures, so as to discover consistent information across various data types even with noise pollution. Thus, we proposed a novel framework called ‘pattern fusion analysis’ (PFA), which performs automated information alignment and bias correction, to fuse local sample-patterns (e.g. from each data type) into a global sample pattern corresponding to phenotypes (e.g. across most data types). In particular, PFA can identify significant sample-patterns from different omics profiles by optimally adjusting the effects of each data type to the patterns, thereby alleviating the problems to process different platforms and different reliability levels of heterogeneous data. Results: To validate the effectiveness of our method, we first tested PFA on various synthetic datasets, and found that PFA can not only capture the intrinsic sample clustering structures from the multi-omics data in contrast to the state-of-the-art methods, such as iClusterPlus, SNF and moCluster, but also provide an automatic weight-scheme to measure the corresponding contributions by data types or even samples. In addition, the computational results show that PFA can reveal shared and complementary sample-patterns across data types with distinct signal-to-noise ratios in Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) datasets, and outperforms over other works at identifying clinically distinct cancer subtypes in The Cancer Genome Atlas (TCGA) datasets. The paper can be found at doi: 10.1093/bioinformatics/btx176.
讲座人简介：陈洛南，中国科学院上海生命科学研究院系统生物学重点实验室执行主任。华中科技大学学士，Tohoku University (Japan)硕士，Tohoku University (Japan)博士。中国运筹学会《计算系统生物学分会》理事长，IEEE-SMC《系统生物学委员会》主席，中国细胞生物学会《功能基因组学与系统生物学分会》副会长。国家基金委重大研究计划专家组，国家重点研发计划重点专项首席科学家。近年，在计算系统生物学和复杂疾病研究领域发表了300余篇SCI期刊论文及10余部专著及编著书籍，提出网络标记物和动态网络标记物等概念，文章目录见主页http://sysbio.sibcb.ac.cn/cb/chenlab/LuonanChen.htm.
讲座题目2：环形RNA编码蛋白潜能的生物信息学研究
讲座时间：2018-10-14 14:40-15:20
报告人：宋晓峰
讲座内容简介：
真核细胞在DNA转录后通过反向剪接机制形成的环形RNA具有重要生物学功能。已有研究表明部分环形RNA具有编码蛋白的能力，但调控其翻译活性的分子机制尚不清楚。有研究证实人工合成的含有“内部核糖体进入位点”（Internal Ribosome Entry Site，IRES）元件和开放阅读框的环形RNA可以在体外翻译产生蛋白质，有研究也发现部分内源性环形RNA翻译多肽分子。随着第二代测序技术、Ribo-seq、ChIRP技术、蛋白质谱技术等各种高通量实验技术的发展，以及国际上多种环形RNA数据库的建立，我们能够从系统生物学与生物信息学角度，深入探讨环形RNA分子在其编码蛋白潜能上的序列与结构特征。
讲座人简介：
宋晓峰，南京航空航天大学，自动化学院，教授，博士生导师，2013年入选江苏省“六大人才高峰” 高层次人才选拔培养人选。主要研究领域为转录组学与计算系统生物学。近几年来主持国家自然科学基金两项、省部级科研项目以及其它各类项目10余项。在国内外权威学术期刊上发表近百篇学术论文，其中在国际著名的Nucleic Acids Research, Journal of Theoretical Biology, Journal of Medical Virology, BMC Genomics等SCI检索期刊发表论文30余篇，目前担任江苏省生物医学工程学会理事；中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会委员；中国计算机学会生物信息学专业委员会委员；江苏省生物医学工程学会生物信息学专业委员会副主任。
讲座题目3：蛋白质结构预测与图像重构
讲座时间：2018-10-14 15:20-16:00
报告人：沈红斌
讲座内容简介：
近年来，随着分子测序和成像技术的快速突破，生物蛋白分子的序列和图像数据呈现爆炸增长趋势，发展海量数据内在联系的新算法方法，实现从蛋白序列和图像精确预测及重构它们的结构和功能是一个挑战性问题。我将介绍我们组近期基于智能算法研究提出的蛋白质结构预测和图像重构方面的一点进展。
讲座人简介：
沈红斌，上海交通大学特聘教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，主要研究领域为模式识别与生物信息学，担任上海市自动化学会模式识别专委会主任、上海市计算机学会生物信息学专委会副主任、BMC Bioinformatics Associate Editor、Science China Information Sciences Associate Editor，在Nature Protocols、Bioinformatics等期刊发表SCI论文120篇，建立30余个在线生物信息计算平台，已为50余个国家科学家广泛提供生物信息在线预测服务超过千万次，理论预报结果多次被实验验证。曾入选国家杰青、ESI高被引科学家、Elsevier中国高被引学者、首届国家自然科学基金优秀青年基金、全国百篇优博论文、第八届上海青年科技英才等计划与荣誉，指导4名研究生连续4年入选上海市研究生优秀成果（学位论文），主持生物医学大数据人工智能基础分析算法与在线预测应用系统项目入围2018世界人工智能创新大赛最高荣誉SAIL奖榜单，获2015年上海市自然科学一等奖（第1完成人）。
讲座题目4：生物信息学实践：模型、算法与理论
讲座时间：2018-10-14 16:00-16:40
报告人：邓明华
讲座内容简介：
本次报告中，我将介绍课题组近年来的几个工作，包括数据预处理，全基因组关联分析和基因网络推断几个方面的内容。希望从这几个实例中分享：从数据建立统计模型，从统计模型建立相应的算法，以及如何从算法上升到理论分析。
讲座人简介：
邓明华，男，北京大学数学科学学院教授。1991-1998年在北京大学数学学院学习，毕业后留校工作至今。2003年8月晋升为副教授，2006年任博士生导师，2009年8月晋升为教授。其间2001年2月－2003年8月在美国南加州大学计算分子生物学中心从事博士后研究工作，2009年8月-2010年1月美国耶鲁大学访问副教授。邓明华从事生物信息学研究，在生物序列分析、基因表达数据处理和网络分析等方面的研究中取得一定成果，发表论文70余篇。曾先后主持5项自然科学基金面上项目和1项863项目，参加3项973项目、1项科技部重点研发项目、1项基金委创新团队项目和1项海外合作项目。
讲座题目5：DNA甲基化、microRNA与转录因子协同调控功能的生物信息学分析
讲座时间：2018-10-14 16:40-17:20
报告人：汪国华
讲座内容简介：
DNA甲基化、microRNA与转录因子是基因表达的重要调控因子，它们之间相互协作对基因表达的调控是研究的热点问题。我们针对高通量基因表达数据，发展随机候选子集的特征选择模型，解决功能microRNA和转录因子预测问题；研究基于CHIP-SEQ 数据的基因启动子表示模型，设计模式参数学习算法预测miRNA启动子，并识别调控miRNA表达的转录因子，构建转录因子-microRNA调控网络；集成多种高通量测序数据，研究转录因子与DNA甲基化的相互作用关系，识别可结合甲基化DNA的转录因子，研究其生物功能，构建针对DNA甲基化与转录因子相互作用的数据库 MeDReaders。
讲座人简介：
汪国华，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。2006年至2008年美国印地安那大学-普度大学访问学者，2014至2016年在美国约翰霍普金斯大学从事博士后工作。2013年度当选教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2011年获得中国计算机学会“CCF优秀博士学位论文奖提名”奖，主持多项国家自然科学基金、国家863项目等。目前是中国计算机学会生物信息专委会委员，人工智能学会生物信息学与人工生命专委会委员。在Nat Review Genetics、Nat Protocol、Nucleic Acids Research、Bioinformatics等国内外重要生物信息学期刊发表论文40余篇。主要从事生物信息学、机器学习、人工智能研究。目前主要研究方向为：(1) 生物大数据分析与管理；(2) 基于基因组测序大数据的基因结构挖掘算法，药物靶点识别算法；(3) 基于高通量数据的DNA甲基化调控机制研究。
