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基于数学模型的生物数据的分析和处理

日期:2019-12-03  作者:  点击:[]

报告时间:12月6号9:30

报告地点:数学院一楼报告厅

报告人:朱媛

报告摘要:简述概率图模型、图小波方法在蛋白质相互作用网络的重构问题、蛋白质相互作用的复合物挖掘研究工作。详细介绍概率图模型在单细胞数据中的应用和分析,包括在图像表示的单细胞数据分析和处理中,通过非参数统计量初步筛选野生型和突变型的单细胞基因表达数据;融合敲除基因、蛋白质-DNA 相互作用数据(PDI)和基因相互作用(GI 数据)数据,得到基因之间的因果调控(激活抑制)关系;由PPI 和PDI 数据融合构建蛋白质相互作用网络,并用所建立的稀疏概率图模型得到网络中路径的权重。最后,通过推断路径的整合,在细胞层次上重建信号网络。推断出细胞层面多个显著基因例如lit-1、pop-1、wrm-1 等对基因nhr-25(线虫皮肤组织形成的关键基因)的调控作用,其推断结果不仅包括网络的调控方向,还包括基因的抑制(-)或激活(+)功效。其次,对于scRNA-seq型的单细胞数据,考虑到现有的聚类方法对于区分细胞的类别有一定的局限性,我们利用概率图模型的方法实现集成聚类,其算法具有一定的有效性且不依赖于初始的聚类数目。

 

报告人简介:朱媛,中国地质大学自动化学院副教授。2009年毕业于河南大学数学与信息科学学院,获理学硕士学位。2012 年毕业于中山大学数学学院,获得理学博士学位。2014 年-2015 年在香港城市大学科学与工程学院进行博士后研究工作。2015年进入中国地质大学(武汉)自动化学院工作。主要研究方向包括生物分子网络建模与分析,统计模式识别,生物组学数据分析和处理等。目前,主持和完成国家自然科学基金青年基金,湖北省,广东省自然科学基金3 项,作为主要参与人参加国家自然科学基金面上项目2项,在Bioinformatics,Pattern Recognition,IEEE TCBB,BMC Bioinformatics 等生物信息领域重要期刊上发表论文10 余篇。

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