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2014中国生命电子学术年会大会报告——特邀乔治华盛顿大学曾辰教授
来自:学术活动 发布时间:2014年11月10日 15:17 发表人:wanggl

    

报告人:George Washington UniversityProf. Chen Zeng

报告题目:Precursors of Critical Transition for Early Detection of Complex Disease

报告时间:20141110(星期一)上午10:25-11:00

报告地点:逸夫科技楼学术报告厅

Chen Zeng (曾辰)received his B.S. in Physics from the University of Science and Technology of China in 1987 and Ph.D. degree in Physics from Cornell University in 1993. He is a professor in the Department of Physics at the George Washington University. The research expertise in Zeng Lab at the George Washington University lies in the area of computational modeling of structural and physical properties of protein-protein and protein-ligand interactions at molecular level and bionetwork simulations at the systems level. His current focus is on developing efficient and accurate combinatorial optimization algorithms to study biocomplexity via biological network inference. His research efforts have received funding from NSF and NIH. He was also a recipient of NSF Career award in 2001 and holds a Chutian Visiting Professorship in Huazhong University of Science and Technology (HUST) in China.

报告摘要:除了在大数据基础架构方面的技术挑战,基于数据发现新知识的一个主要瓶颈在于缺乏理论基础以及算法来预测复杂系统临界转变行为。临界转变是一种由大量微观尺度元素构成的宏观系统级别变化。这种变化往往事发突然,比如复杂疾病的迅速恶化,因此很难用传统的数据分析来预测。我们开发了一套算法,能够通过分析时间序列数据来确认一组关键变量,从而提前预测突然发生的临界转变。这套算法能从大量的时序数据中提炼出突变前发生反常群体行为的关键变量(我们称之为“成核源点”)。这些变量虽然单独来看包含十分微弱的信号,但是作为一个整体却能提供有效的信息来预测临界转变。利用这套算法,研究者从公开的基因表达时序中挖掘出特定疾病的成核源点。在此基础上,研究者通过观察流感病毒在健康志愿者的发病时间和症状确认了该算法的预测能力。我们开发的算法的优势在于能够从一群微弱信号中提取有效的预测信息,只要有大量的时间序列数据就能提供预测,并且适用于长时间过程以及各种类型的变量。这对临床上一些重大疾病(如癫痫、癌症)的早期监测和治疗有着重要的意义。

科技处、光电工程学院、生物信息学院

2014年11月6日

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