Copyright © 第九届全国计算生物与生物信息学大会
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单细胞DNA测序数据聚类方法
口头报告
报告开始：5月14日 16:35:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会议：[S3] 分会场三 [S3-2] 单细胞组学技术开发与应用
摘要
单细胞DNA测序（scDNA-seq）可用于准确揭示肿瘤内部亚克隆组成并重建肿瘤发展历史。随着scDNA-seq数据规模的不断增大，准确检测每个细胞的基因组变异并构建成千上万个细胞之间的谱系关系面临计算精度和效率上的双重挑战。scDNA-seq数据聚类方法通过将基因组变异图谱相近的细胞聚类为一个亚克隆，并据此推断每个亚克隆的基因组变异以及亚克隆之间的进化关系，从而显著压缩进化树搜索空间，有利于更准确地推断肿瘤进化史。
报告人
余振华
副教授 宁夏大学余振华，宁夏大学副教授，获得中科院朱李月华优秀博士奖，入选宁夏回族自治区青年科技人才托举工程。本科、博士毕业于中国科学技术大学，研究方向为生物信息学、统计机器学习、深度学习。以第一/通讯作者身份在Nucleic acids research（NAR）、Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、BMC Bioinformatics、BMC Medical Genomics、BIBM等国际知名期刊和会议发表学术论文20余篇。担任Genetics in Medicine、Bioinformatics、Genome medicine、GPB、TCBB、AAAI、IJCAI等国际期刊和会议审稿人，国际期刊Frontiers in Genetics客座编辑。