|
报告题目:新生物学与大数据时代
报告人:吴家睿（中国科学院上海高等研究院）
报告摘要:当前的生命科学正处于革命性变化的前沿，“新生物学”正在形成。“新生物学”的核心特征就是，生命科学与其它学科的高度整合，生物学家与物理学家、化学家、计算机科学家、数学家以及工程师等不同学科的科学家之间紧密交叉，形成一个有利于更深层次地理解生物复杂系统，能够处理重大科学和社会问题的新生物学研究共同体。新生物学的出现与大数据紧密相关。随着人类基因组计划的实施以及各种“组学”的出现，基因组测序以及各种高通量生物学研究技术快速发展，生物学数据量以指数级数的速度增长。目前，仅基因数据库的数据量大约每18个月就翻一番。生物学信息的处理不仅面临着“海量”数据的巨大挑战，而且还面临着复杂数据的巨大挑战——生物数据库里面的数据类型已经远远不止是DNA序列了，还包括大量蛋白质组数据和代谢小分子数据，以及基于生物分子成像技术和芯片技术的生物分子、细胞、组织和个体等的三维甚至四维动态数据。生物学大数据的处理能力已经成为生命科学发展不可或缺的基础。显然，生物信息学、计算生物学以及其它数学分支学科将在这样一个生物大数据时代发挥着不可替代的作用，将成为新生物学的重要支柱和核心工具。
报告题目:基于系统的药物设计
报告人:来鲁华（北京大学）
报告摘要:
报告题目:大数据时代的计算生物学研究
报告人:蒋太交（中国科学院生物物理研究所）
报告摘要:高通量和定量技术在生物医学领域中得到了越来越广泛的应用，为现代生物医学的发展提供了大量的数据。我们在蛋白结构数据挖掘和大量基因序列分析方面发展了一系列算法，并通过整合流感病毒结构与基因信息发展了模拟流感演化和疫苗推荐新算法。
报告题目:计算精神病学
报告人:冯建峰（复旦大学）
报告摘要:随着实验手段的进步，我们可以同时获取遗传，神经元活动，全脑fMRI，行为和环境的数据，用来研究复杂的精神疾病。和欧美在这方面拥有最大的数据库（ADNI,IMAGEN)的研究人员合作，我们将介绍复旦计算系统中心近几年利用统计和建模在老年痴呆，重度抑郁，小儿多动症和精神分裂症等方面的工作及将来的一些设想。
报告题目:遗传混合、重组与人类迁移历史及环境适应研究
报告人:徐书华（中科院-马普学会计算生物学伙伴研究所）
报告摘要:在现代人类中，彼此长期隔离的人群在近期发生大规模基因交流新产生的人群，在遗传组成上和表型特征上都具有混合的特征。这些混合人群为研究人群的迁移历史和环境适应提供了天然的材料。我们利用群体遗传学和统计学手段，推断混合人群基因组成分的祖先来源，并基于这些基因组局部祖先信息进一步估计人群混合后发生的重组事件。进一步地，一方面利用这些重组信息研究人群的迁移和扩张历史，另一方面利用祖先信息在基因组的分布检测曾经发生在人群形成和迁移历史当中经受过的自然选择和环境适应。在这个报告中，我将介绍我们最近在这两方面取得的一些研究进展。
报告题目:用RNA测序定量分析基因选择性剪接
报告人:张学工（清华大学）
报告摘要:
报告题目:Bioinformatic analysis on the genetic interaction
报告人:邓明华（北京大学）
报告摘要: Genetic interactions refer to the phenomenon whereby themutation phenotype of two genes differs to the superimpositioneffect of two single mutations. On the other hand, epistasis is a phenomenon in which the expression of one gene depends on the presence of one or more modifier genes. Epistasis and genetic interaction refer to different aspects of the same phenomenon.Here I will report our works on the genetic interaction, including the imputation of missing value for genetic interaction data, modular analysis of genetic interaction data, and the detecting genetic interaction from eQTL (expression quantitative trait) data.
| 
