报告题目:单细胞数据中表型特异细胞亚群的监督学习
报告人: 吴凌云 研究员
报告时间:2024年10月25日(周五)下午16:30-17:30
报告地点:临江楼B507
主持人: 于嘉汀 博士
报告摘要:单细胞测序技术正在革新生物医学研究和临床实践的范式。越来越多的单细胞实验旨在对来自不同条件(表型)的多个样本进行分析,例如正常组和疾病组、耐药组和应答组。识别每种表型所特有的细胞亚群将提高特定表型的基因信号检测,以促进可靠的下游应用和分析。但是传统的机器学习方法将样本选择和特征选择分别进行,经常不能获得满意的结果。因此我们提出了一种新颖的“带拒绝的学习”模型框架,能够对样本选择和特征选择问题进行联合优化。基于该模型发展的单细胞数据分析方法PENCIL不仅具有很高的精度和性能,可以从数百万个细胞中学习高置信度的表型特异细胞亚群,同时也具有很强的灵活性,能够适用于不同类型的表型数据(Nature Machine Intelligence 2023)。
报告人简介:
吴凌云,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师,生物信息学研究中心主任。现任中国运筹学会常务理事、常务副秘书长,中国工业与应用数学学会副秘书长,北京运筹学会副理事长。2002年于中国科学院数学与系统科学研究院获得运筹学与控制论专业理学博士学位。曾在香港科技大学和美国康奈尔大学Weill医学院从事过博士后研究工作。目前的研究兴趣是运筹学与信息科学,特别是运筹学在生物信息学、物流科技与金融科技中的应用。主要工作成果包括:DNA 测序算法,蛋白质结构比对算法,分子生物网络比对算法,复杂疾病生物标记识别方法,无人仓最优存储与拣选策略,高效区块链技术等。主持过青年基金,面上基金,重大研究计划培育项目等多项国家自然科学基金,以及国家重点研发计划课题。2014年获中国运筹学会青年科技奖。目前已在Nature Machine Intelligence、Nature Biotechnology、Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics等国际顶级期刊上发表论文100余篇。
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2024年10月23日