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報告題目：基于深度學(xué)習(xí)的生物信息學(xué)應(yīng)用

報告時間：4月23日14:00-16:00

報 告 人：鄧明華

報告地點(diǎn)：成均樓B301

主辦單位：科研管理處,、數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院

報告人簡介：北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院的教授和博士生導(dǎo)師,，曾在美國南加州大學(xué)計算分子生物學(xué)中心從事博士后研究,，并在美國耶魯大學(xué)擔(dān)任訪問副教授。主要從事生物信息學(xué)研究,，發(fā)表SCI論文90余篇,，先后主持6項自然科學(xué)基金面上項目、1項數(shù)學(xué)天元基金項目和1項科技部863項目,，參加了3項科技部973項目和2項科技部重點(diǎn)研發(fā)項目,。

報告內(nèi)容簡介：介紹深度學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)上的應(yīng)用，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列模體發(fā)現(xiàn),、基于自編碼器的單細(xì)胞聚類方法和單細(xì)胞注釋方法等方面的應(yīng)用,。介紹ExpectationPool建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和EM算法的融合技術(shù)、scziDesk將數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模和自編碼器的非線性降維相結(jié)合實(shí)現(xiàn)對高噪聲的單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,、以及scMRA考察標(biāo)簽從多個參考數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)遷移問題等技術(shù),。