• 2020年06月04日 星期四

2019年12月29日,由中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会举办的"CAAI走进高校"活动来到山东科技大学青岛校区。


CAAI高级会员中国人民大学数学科学研究院研究员龚新奇、华南理工大学计算机科学与工程学院教授蔡宏民、华中科技大学生命科学与技术学院教授宁康、中国科学院计算技术研究所研究员张法、中国科学院计算技术研究所副研究员孙世伟、山东大学教授崔学峰,为广大师生带来一场关于深度学习和生物信息学交叉融合的学术盛宴。来自山东科技大学数学学院、学报编辑部、计算机学院等兄弟院系和部门,以及山东大学(威海)、曲阜师范大学、青岛理工大学近百名师生聆听了报告会。山东科技大学数学院王新赠博士主持报告会。


龚新奇首先作题为“多体超大蛋白质相互作用拓扑和复合物的计算预测”的报告。他系统介绍了其研究团队聚焦多体蛋白质相互作用的计算和预测,挖掘了多体蛋白质相互作用的几何特征,发现了界面氨基酸配对的新规则,开发了预测两体、三体和四体等蛋白质相互作用时的界面氨基酸配对的机器学习算法,构建了从单体蛋白质预测多体相互作用时氨基酸距离矩阵的深度学习架构。


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龚新奇教授作报告


蔡宏民报告题目为“From genomics to radiomics to understand the heterogeneity between genotype and phenotype”,定量研究从宏观图像到微观基因不同水平来得到生物系统的纵向信息,也可以在同一水平下基于不同观测工具得到其横向多模态不同尺度信息,产生了包括宏观图像、微观基因的多种数据,讨论了不同数据整合分析可以补偿单源数据中缺失或错误的信息,从而降低单组学分析常见的高假阳性。


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蔡宏民教授作报告


宁康报告题目为“微生物组大数据挖掘:蛋白结构和功能预测的新途径”,探索了海洋基因组在蛋白质结构和功能预测方面的新应用。通过处理从塔拉海洋数据中读取的1.3tb高质量数据,获得9700万个非冗余基因,它们与5721个缺乏实验结构的Pfam家族相匹配,其中2801个家族至少有一个成员与海洋宏基因组学同源。


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宁康教授作报告


张法报告题为“病理图像分类及其在肿瘤标志物预测方面的尝试”,他介绍了和团队构建的目前最大的乳腺癌病理图像样本库,以及基于该样本库的两种乳腺癌病理图像深度学习分类算法:1) 基于混合深度网络的乳腺癌病理图像分类算法;2) 基于多模态融合的病理图像分类算法。此外,他还介绍了基于病理图像的癌症标记物(TMB)的初步研究结果。


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张法研究员作报告


孙世伟报告题目为“Toward Automated Identification of Glycan Branching Patterns Using Multistage Mass Spectrometry with Intelligent Precursor Selection”,围绕聚糖的活动与结构的细节,研究了多级质谱鉴定多糖结构的主要方法。其研究方法包括两个关键要素,一个是计算候选聚糖‘概率’的经验模型,另一个是计算碎片离子‘区分能力’的统计模型,以便选择结构上信息量最大的峰作为下一阶段扫描的前兆,基于两个要素构建了一个智慧前驱物选择策略来指导多级质谱法实验。


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孙世伟副研究员作报告


崔学峰报告题目为“Finding Remote Homologous Proteins: Alignment-Based, Alignment-Free and Cross-Modal Methods”,提出了三种新的方法来寻找具有不同目标的远程同源蛋白:PROSTA算法, ContactLib 算法和 CMsearch算法。研究表明,这些方法不仅能提高寻找同源蛋白的准确性,还可以提高预测蛋白质结构的准确性。此外,该方法首次发现了功能相关的蛋白质-DNA复合物对之间的结构相似性。


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崔学峰教授作报告


本次活动圆满结束后,参会专家及参与研讨会的师生合影留念。


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参会专家及参与研讨会的师生合影


中国人工智能学会
2020年01月09日

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