报告题目：面向单细胞测序数据分析的图神经网络及生物学应用

报告人：王珏鑫博士

主持人：韩葳葳教授

报告时间：2022/04/21 09:00-11:30

报告平台：腾讯会议 会议ID：604-205-151

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摘要：单细胞测序，单细胞多组学，以及空间转录组学提供了在生物体上前所未有的高精度单细胞级别的衡量手段，由此基础上产生的高通量数据对分析算法、方法和工具产生了巨大的挑战。本报告将介绍若干基于深度学习的图神经网络在数据驱动（data-driven）和问题驱动（biology-driven）方法学下的算法设计和生物学应用，其中包括scGNN：第一个基于图神经网络的单细胞RNA测序数据分析与建模工具，和RESEPT：基于图神经网络和图像处理的空间转录组学分析工具，以及其它基于图神经网络的计算生物学方法和工具。同时，这些工具在阿尔茨海默病(Alzheimer disease, AD)和脑瘤数据上获得了较好的生物学应用。

个人简介：王珏鑫，于吉林大学计算机科学与技术学院获博士学位，美国密苏里大学电子工程及计算机系研究科学家，即将任美国印第安纳大学与普渡大学印第安纳波里斯联合分校（IUPUI）助理教授。主要研究方向为生物信息学与机器学习，主要研究领域为单细胞多组学和空间转录组学的深度学习建模。以第一作者/共同第一作者在Nature Communications、Bioinformatics等主流生物信息学杂志发表论文多篇；共发表同行评议期刊论文40余篇。担任Mathematical Biosciences and Engineering、Frontiers in Genetics等杂志的特约编委，BIBM等会议的程序委员，为Nucleic Acid Research, Briefings in Bioinformatics, Bioinformatics, Genomics Proteomics and Bioinformatics等杂志的审稿人。