Copyright © 第九届全国计算生物与生物信息学大会
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配子发生相关蛋白质组数据解析与应用
特邀报告
报告开始：5月14日 14:00:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会议：[S2] 分会场二 [S2-2] 高通量测序与生命组学大数据
摘要
蛋白质作为生命活动的主要执行者，而蛋白质组学中的单细胞蛋白质组学、时空蛋白质组学等研究为从蛋白质水平研究配子发生机制提供了前所未有的机遇。然而，如何高效解析和利用蛋白质组学数据是配子发生研究中的一大难点，如单细胞蛋白质鉴定率低、蛋白质亚细胞定位不明确等一系类挑战问题。为此，本研究利用深度学习算法提升单细胞蛋白质的鉴定率，并利用单细胞蛋白质组学评价人卵母细胞成熟的蛋白质特点，发现卵母细胞成熟过程中蛋白和mRNA水平相关性较低，体外成熟卵母细胞在蛋白质组水平上表现出更高的异质性。在蛋白质亚细胞定位预测上，使用深度学习构建适用于基于质谱的空间蛋白质组学算法，极大提升了蛋白质亚细胞定位的准确率，并发现精子发生中重要的调控的核糖体，揭示了雄性生育力调节的特化核糖体，该特化核糖体对精子蛋白质的折叠具有重要调控作用。
报告人
郭雪江
教授 南京医科大学郭雪江，教授，博士生导师，南京医科大学教授，生殖医学国家重点实验室党委书记。国家优秀青年科学基金获得者，科技部国家重点研发计划首席科学家，美国太平洋西北国家实验室（PNNL）访问学者。中国生理学会生殖科学专业委员会副主任委员，中国分子系统生物学专业委员会委员，江苏省细胞发育学生殖专委会候任主委，江苏省化学化工学会质谱专业委员会委员。江苏省 “333高层次人才培养工程” 中青年领军人才；江苏省“六大人才高峰”高层次人才。主要从事精子发生和男性不育的分子机制和调控研究；主持国家重点研发计划项目2项，国家自然科学基金项目6项，教育部霍英东教育基金1项。相关研究获国家科学技术进步奖二等奖1项，省部级奖8项；获批国家发明专利6项；以通讯或第一作者在Nature, Nat Genet, Circulation, Cell Res, Mol Cell, Nat Commun等期刊发表论著100余篇。