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
LEGEND：融合多组学转录数据的共表达和共功能性基因发现算法
口头报告
报告开始：5月14日 17:30:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：15min
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
发现共表达性基因对于研究生物和病理过程中共功能性基因组和基因网络至关重要。在此研究中，我们提出了一种全新的、能结合空间转录组学和单细胞测序数据，在组织空间区域和细胞类型层面寻找共表达性基因的算法LEGEND。该算法基于信息理论计算基因的相关性、冗余性和互补性，并在此基础上构建基因冗余图并进行基因的图层次聚类，以寻找组织空间和细胞类型表达上都高度相似的基因群组。最后生物功能性分析证明了我们方法能有效发现具有生物学意义的共表达和共功能性基因群组。
报告人
孙晓波
副教授 中南财经政法大学孙晓波，中南财经政法大学统计与数学学院副教授。主要从事生物信息计算、机器学习与生物大数据交叉研究，目前主要研究集中于: (1)单细胞与空间组学中机器学习和深度学习算法的开发，以及其在复杂疾病中的应用 (Nat. Commun. 2021, BIB 2022,2023); (2)多组学大数据系统和算法 (GigaScience 2018, NAR 2017)。曾荣获武汉市英才计划。