报告名称 : 从癌症基因组数据中推断群落演化的结构
报告时间 : 2019年7月3日 15：45
报告地点 : 主楼四区301
报 告 人 : 寸玉鹏 中国科学院 昆明植物研究所 研究员
个人简介
寸玉鹏于2014年在波恩大学的计算生命科学专业取得的博士学位；2013年9月进入德国科隆大学转化基因组学系，在Martin Peifer教授和Roman Thomas教授的指导下进行计算癌症基因组学和生物信息学的博士后研究；从事机器学习和计算基因组学的研究；在《Nature》,《Nature Protocols》,《Bioinformatics》等著名刊物发表了高水平论文。
报告摘要
现代基因组学技术的发展大大地促进了生物医学的研究和观念，个体化医疗就是在基因组学的影响下发展起来的一种精准医学，从大量特定疾病患者群的分子生物学数据中，发现疾病相关的基因和通路，从而将病因精确到分子水平，并据此对患者制定个体化的治疗方案。新一代高通量测序大大降低了测序的成本，同时极大提高了测序效率。但是却给下游的海量生物数据处理带来巨大的挑战。本报告将介绍如何通机器学习模型和统计建模对海量生物医学数据进行系统地处理、整合、建模、及发掘，从而整合多组学数据用于癌症预后相关基因的发现，和推断癌症发生演化的过程，从加速个性化医疗、基因组医学、及大数据预测科学在未来进准医学的应用。
