报告人:靳水林教授(哈尔滨工业大学)
时间:2023年5月19日(周五)下午15:40-16:40
地点:崇山校区溯源楼329
报告人简介:靳水林,哈尔滨工业大学数学学院教授,数学、统计学博士生导师,交叉科学中心副主任,哈工大青年科学家工作室负责人。长期从事生物大数据处理与分析方面的研究工作。主持国家自然科学基金面上项目2项,完成国家自然基金青年项目1项,主持国家863重大项目子课题1项;主持JW科技委海创专项课题1项;参与重点研发计划1项等。在Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America: PNAS期刊上发表5篇学术论文,SCI影响因子合计超过200,近五年发表高水平SCI论文32篇,单篇最高影响因子17.373。获得黑龙江省自然科学一等奖一项。担任美国数学学会Math Reviews评论员、德国数学文摘Zentralblatt Math评论员、国家科技部重点专项会议评审专家、wr科技领军人才评审专家,教育部自然科学奖通讯评审。
报告内容简介:单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术获得单细胞分辨率下的基因表达,为探索细胞异质性和细胞类型提供了工具。由于每个细胞提取的mRNA拷贝量较低,scRNA-seq数据出现了大量的dropout,这阻碍了scRNA-seq数据的下游分析。我们提出了一种统计方法,SDImpute(单细胞RNA-seq Dropout Imputation),用于实现scRNA-seq数据中Dropout事件的块Imputation。SDImpute基于基因表达水平和基因在相似细胞和相似基因中的表达变化自动识别dropout,并利用不受相似细胞dropout影响的基因表达实现dropout块归算。实验结果表明,SDImpute是一种有效的工具,可以恢复数据,保持细胞间基因表达的异质性,提高下游分析的准确性,包括聚类、可视化和差异表达分析。
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2023年5月18日