Copyright © 第九届全国计算生物与生物信息学大会
Powered by 徐州医科大学
Keep Everything on the Same PAGE - 组学大数据的整合与迁移学习
特邀报告
报告开始：5月14日 16:10:00 （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
针对小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题，课题组开发了一些列基因配对分析（PAGE）算法，有助于从组学数据中提取稳定的分子特征，对信息进行有效地整合，映射，嫁接与迁移，从而拓展样本空间，提升预测模型的分类效果和鲁棒性。该方法同样适用于多组学数据的整合分析和包括单细胞在内的不同数据源的迁移学习。作为一种全新的组学数据整合方案，PAGE能够为计算机辅助诊疗提供系统性的技术支持。
报告人
程立新
研究员 深圳市人民医院程立新，深圳市人民医院特聘研究员。主要研究方向为生物信息学及医学大数据分析，通过机器学习和数据挖掘技术从多维组学数据中识别稳定的分子标志物，对疾病进行早期筛查及预后评估。以第一或通讯作者发表SCI论文30余篇（IF>200，H指数20），包括Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Clinical and Translational Medicine、Analytical Chemistry、Plant Journal 等。