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基因组影像大数据的数学建模
文章来源:[]  作者:[]  时间:[2019-07-08]  阅读: 次

报告题目:基因组影像大数据的数学建模

报告人:王玉平 教授 Department of Biomedical Engineering, Global Biostatistics and Data Sciences, Computer Science and Neurosciences,Tulane University

照片:

邀请人:王卫卫

报告时间:7月10日(星期三)上午9点30分

报告地点:南校区信远楼II206数统院报告厅

报告摘要: In this talk, I will give an overview of our research work at Tulane Multiscale Bioimaging and Bioinformatics Laboratory (http://www.tulane.edu/~wyp/). First, I will present our latest developments of computational and statistical models such as sparse regressions, distance correlation, deep collaborative learning for data representation and analysis. Second, I will present examples of applying these models to the extraction of biomarkers from (epi)genomics and MRI imaging data. Third, I will focus on the integration of multiscale genomic and imaging data for improved diagnosis of mental illnesses (e.g., schizophrenia). Finally, I will show how to build brain networks and use them as fingerprints to recognize different age groups and predict IQs.

报告人简介王玉平教授 拥有丰富的数学统计,信号处理,生物信息学, 成像科学、脑科学,基因组学,图像处理以及生物医学仪器开发等跨领域的学科知识和经验。曾先后在天津大学,西安交大,新加坡国立大学,美国华盛顿大学,感知科学仪器公司,密苏里大学和目前的杜兰大学学习和工作,从事过不同学科领域的教学研究和开发工作。其中2011-2014期间被聘为上海东方学者讲座教授在上海理工大学协助创办系统医学研究中心。自1999年起在华盛顿大学医学院从事MRI 成像(磁共振成像)的博士后研究工作,开始了生物医学信息的跨学科研究。在进入Missouri-Kansas City大学(UMKC) 和杜兰大学(Tulane University)之前,在生物行业领域内他获得了NIH(美国全国卫生研究所)小型企业创新研究奖(SBIR)多项奖金的资助,并与休斯敦贝勒医学院(BCM)合作进行了各种基因组成像技术研究和开发,从事了包括染色体G显带(G-banding)、FISH/M-FISH和微阵列(microarray imaging)等技术的研发工作。他是开发PowerGeneTM染色体核型分析系统和PowerProbeTM FISH系统的关键成员,目前这两个系统正由Applied Imaging Inc(应用成像公司)在销售。在2003年秋季回到学术界后,在重要的国际期刊和会议上发表200多篇论文, 作为项目责任人研究工作得到了美国NSF, NIH 和工业部门的资助,并当选为美国医学生物工程学院会士 (Fellow of AIMBE),是Journal of Neurosciences Methods, IEEE/ACM Trans. Computational Biology and Bioinformatics (TCBB)等多个杂志的编辑,NIH和NSF等10多个国际基金的评委。最近的关于基因序列的分析工作得到 Genetic Engineering & Biotechnology News 的报道。他在杜兰大学理工学院和公共医学和热带医学院,联合生物医学工程师,医学遗传学家,神经科学家,数学家和电脑科学家,整合多个院系资源,建立了一个跨学科的生物图像和信息学中心。过去几年从NIH和NSF获得8百多万美元的资助,目前带领一个20人左右的跨学科团队,进行脑影像和基因组学融合的前沿研究,得到了杜兰大学校长的高度赞赏,被树为多学科合作的典范。研究成果被学校和当地新闻媒体广泛报道(见其实验室网页http://www.tulane.edu/~wyp/

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