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医学院举办第二期“医工结合”学术沙龙:计算识别疾病分子标志物Computational detecting disease molecular markers

更新时间: 2019-05-22 点击量: 50
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适应前沿交叉学科发展,挖掘相关领域科研交叉点和创新点,实现跨学科研究2019522日下午,医学院在沙河校区主楼252举办第“医工结合”学术沙龙。期沙龙主题为“计算识别疾病分子标志物Computational detecting disease molecular markers”,邀请到基础与前沿研究院邹权教授主讲,医学院杨静教授主持沙龙,学校其他学院部分教师、附属医院教师代表、医学院专任教师博士后以及部分研究生参加沙龙。

邹权教授围绕沙龙主题,详细先容了近年来他在计算识别疾病分子标志物的各种方法上的究成果,包括基于降维的方法、基于网络的方法、基于序列分析的方法。接下来,邹教授结合实例先容了疾病的分子标志物对疾病诊断,甚至“未病”检测重要作用及应用教授提到,疾病的分子标志物需要根据海量的临床数据,通过统计方法进行筛选。受限于高质量的临床数据,医生们希翼通过计算的方法缩小标志物的筛选范围,进而精确、快速的找到疾病标志物,甚至“未病”标志物。目前除了根据高质量数据统计检测标志物以外,计算挖掘疾病基因标志物主要依靠网络推断和机器学习方法。

教授的分享和交流,引发了在场教师们的分析与思考,大家围绕主题展开热烈的自由发言,不断地提问、讨论、交换意见。有进一步交流、合作意向的与会人员将在今后更深一步沟通,深度挖掘交叉学科的合作点,协同互补,共同开展跨学科交叉研究。主持人杨静教授总结发言,感谢教授宝贵分享,并欢迎大家为医学院今后的“医工结合”学术沙龙,从主题、形式、内容等方面提出建议和意见,共同打造交叉学科的交流平台。

在充满思想碰撞火花的交流与讨论中,第“医工结合”学术沙龙活动也进行到了尾声。“医工结合”学术沙龙旨在为创造跨学科交流平台,开拓学术和科研视野,增进研究人员及团队之间的互相了解与合作。第一期沙龙在与会人员中产生了很好的反响,大家纷纷表示收获颇多,依旧感觉意犹未尽,这正是常识与思考的无限性,也是学术的无穷魅力。线下的进一步沟通合作,也将使沙龙的意义和价值得到更大的扩充和延伸

 

医学院“医工结合”学术沙龙概况

“医工结合”学术沙龙是由医学院主办的系列活动,每学期一期,每期邀请一位主讲人及团队担任沙龙主讲,围绕主讲内容及与会人员课题研究方向,现场展开交流讨论,旨在挖掘相关学科领域的科研交叉点和创新点,为医工结合提供平台,在碰撞中不断凝练出新的研究方向,实现跨学科交叉研究。

 

讲人概况:

邹权,2009年于哈尔滨工业大学计算机学院获得博士学位。2018年调入电子科技大学基础与前沿研究院,任教授、博士生导师。主要研究方向为生物信息学、机器学习和字符串算法。目前担任SCI期刊Current Bioinformatics主编、IEEE Access副主编和4个SCI期刊的编委,获授权国家发明专利一项;入选科睿唯安2018年全球高被引学者;其中代表作发表在Science、Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics等知名学术期刊上。相关论文被多篇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对难题的计算瓶颈,相关App被美国、欧洲、印度科学院院士高度评价,并受到中科院官网、新浪科技等媒体报导;提出的集成分类算法不但是学术期刊Neurocomputing官网下载次数最多的热点论文之一,而且得到产业化应用,用于百度贴吧的反作弊系统,受到百度主题研究项目资助和百度企业官方报导。

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