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基于空间转录组数据的空间时序结构解析
- 来源:
- 学校官网
- 收录时间:
- 2024-11-15 08:36:22
- 地点:
- -/-
- 报告人:
- 学校:
- 山东大学
- -/- 46
一、报告题目
基于空间转录组数据的空间时序结构解析
二、主讲人
郑春厚(安徽大学)
三、报告时间
2024年5月25日 15:00–16:00
四、报告地点
青岛校区华岗苑东楼E119
五、摘要
空间转录组学(ST)技术的快速发展为揭示组织内基因表达和细胞状态的空间异质性提供了新途径。然而准确剖析时空结构(如空间域、时空轨迹和功能相互作用)仍具有挑战性。报告介绍一种新的计算框架——PearlST。PearlST首先利用对比学习提取组织学图像特征;然后建立基于偏微分方程的扩散模型以增强区域边界特征的表征;最后通过瓦瑟斯坦对抗正则化图自动编码器学习细胞或斑点的潜在低维嵌入。在不同分辨率的多个ST数据集上的实验结果表明,PearlST在空间聚类、轨迹推断和伪时序分析方面优于现有方法。此外,PearlST通过将细胞间配体-受体相互作用与低维嵌入中贡献最大的基因联系起来,可以阐明潜在特征的功能调控。
六、主讲人简介
郑春厚,安徽大学教授、博士生导师,国家科技创新领军人才,安徽省学术和技术带头人。近年来,在Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、PLoS Computational Biology、Neural Computation、IEEE/ACM Transactions系列汇刊等国内外重要学术期刊发表论文100余篇;主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金项目4项(其中重点项目1项)、省部级课题多项;2007年获中国科学院王宽诚博士后工作奖,2010年获安徽省自然科学一等奖,2016年获教育部自然科学一等奖,2019年获安徽省自然科学二等奖;应邀在多个国际、国内学术会议做交流报告。现任中国生物信息学会(筹)生物医学数据挖掘与计算专委会秘书长、中国计算机学会生物信息学专业委会常委。
七、主办单位
非线性期望前沿科学中心
数学与交叉科学研究中心
中俄数学中心青岛基地