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第二期“醫工結合”學術沙龍: 計算識別疾病分子標志物 Computational detecting disease molecular markers

發布時間:2019-05-06 18:34:12 瀏覽量:

為適應前沿交叉學科發展,促進醫學和理工相關學科的交流合作,醫學院定期舉辦“醫工結合”學術沙龍。本學期“醫工結合”學術沙龍將在五月如期而至,沙龍現場將展開交流討論,挖掘相關學科領域的科研交叉點和創新點,在碰撞中不斷凝練出新的研究方向,實現跨學科交叉研究。

報告題目:計算識別疾病分子標志物 Computational detecting disease molecular markers

時間:5月22日 下午3:00

地點:沙河校區 主樓中252

 主講內容:

疾病的分子標志物對疾病診斷,甚至“未病”檢測都有重要的作用。疾病的分子標志物需要根據海量的臨床數據,通過統計方法進行篩選。受限于高質量的臨床數據,醫生們希望通過計算的方法縮小標志物的篩選范圍,進而精確、快速的找到疾病標志物,甚至“未病”標志物。目前除了根據高質量數據統計檢測標志物以外,計算挖掘疾病基因標志物主要依靠網絡推斷和機器學習方法。本次報告主要介紹報告人近年來在miRNA標志物預測上的部分工作。

 

主講人簡介:

鄒權,2009年于哈爾濱工業大學計算機學院獲得博士學位。2018年調入電子科技大學基礎與前沿研究院,任教授、博士生導師。主要研究方向為生物信息學、機器學習和字符串算法。目前擔任SCI期刊Current Bioinformatics主編、IEEE Access副主編和4SCI期刊的編委,獲授權國家發明專利一項;入選科睿唯安2018年全球高被引學者;其中代表作發表在ScienceBriefings in BioinformaticsBioinformaticsIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics等知名學術期刊上。相關論文被多篇Nature 子刊引用;率先采用MapReduce并行框架和字符串算法突破了多序列比對難題的計算瓶頸,相關軟件被美國、歐洲、印度科學院院士高度評價,并受到中科院官網、新浪科技等媒體報導;提出的集成分類算法不但是學術期刊Neurocomputing官網下載次數最多的熱點論文之一,而且得到產業化應用,用于百度貼吧的反作弊系統,受到百度主題研究項目資助和百度公司官方報導。

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