题    目：Contrastive graph regularized non-negative matrix factorization for domain identification of  spatial transcriptomics

主讲人：田天海  教授

单    位：莫那什大学

时    间：6月26日  16:30

地    点：学院南阶梯教室

摘    要：Spatial transcriptomics captures gene expression with spatial resolution, but its high dimensionality complicates spatial domain identification. In this talk, we discuss a novel contrastive graph regularized non negative matrix factorization (CGNMF) model for interpretable dimensionality reduction in spatial transcriptomics analysis. Our approach integrates graph regularization with a self supervised contrastive learning framework to enhance both feature representation and spatial structure preservation. We also report results for the benchmark CGNMF against seven spatial domain identification methods using three publicly available datasets.

简     介：田天海，澳大利亚莫那什大学数学学院教授。2001年在澳大利亚昆士兰大学取得博士学位。其研究领域包括基因网络和细胞信号传导等生物系统的随机建模，随机动力系统的数值模拟，模型参数估计，统计计算，机器学习。获得过澳大利亚研究基金会的“未来研究员”（Future Fellow）和“澳大利亚研究员”(Australian Fellow)以及格拉斯哥大学“凯尔文爵士研究员”(Lord Kelvin Fellow)等称号。其研究成果已发表在高级别的学术刊物上。共发表170多篇学术论文, 其中有120多篇学术论文被SCI收录。