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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

发布时间:2019-05-06 18:34:12 浏览量:646

为适应前沿交叉学科发展,促进医学和理工相关学科的交流合作,医学院定期举办“医工结合”学术沙龙。本学期“医工结合”学术沙龙将在五月如期而至,沙龙现场将展开交流讨论,挖掘相关学科领域的科研交叉点和创新点,在碰撞中不断凝练出新的研究方向,实现跨学科交叉研究。

报告题目:计算识别疾病分子标志物 Computational detecting disease molecular markers

时间:5月22日 下午3:00

地点:沙河校区 主楼中252

 主讲内容:

疾病的分子标志物对疾病诊断,甚至“未病”检测都有重要的作用。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。本次报告主要先容报告人近年来在miRNA标志物预测上的部分工作。

 

主讲人概况:

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4SCI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ScienceBriefings in BioinformaticsBioinformaticsIEEE/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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