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Dynamics-based data science in biology —— Three examples
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  時間:2022年4月22日(周五)14:00-16:00 

  地點:茨壩園區205報告廳 

  報告題目:Dynamics-based data science in biology —— Three examples 

  報告人:史際帆 

  主持人:劉振 研究員 

  報告人簡介: 

  史際帆,2018年獲北京大學計算數學博士學位;2018年4月至2020年3月任東京大學生產技術研究所數理生命情報學研究室特任研究員;2020年4月至2022年3月任東京大學國際高等研究所神經智能國際研究機構特任研究員。主要研究方向為基于動力學的生物數據建模與分析,具體包括:單細胞測序數據建模與分析,生物復雜網絡推斷,臨界現象分析與疾病的早期預警等。研究成果在 Briefings in Bioinformatics, PLoS Computational Biology, National Science Review, Journal of the Royal Society Interface 等雜志發表。 

  報告摘要: 

  本報告將使用三個例子介紹基于動力學的數學模型在生物系統中的應用。(1)馬氏動力學在單細胞數據中的應用:我們將介紹馬氏熵的概念,并用它來度量“單”細胞的多潛能性。(2)因果動力學在生物數據中的應用:我們將定義動力學因果的數學框架,介紹新的度量變量之間因果關系的嵌入熵指標,并應用到傳染病、生物鏈等實際數據中。(3)臨界動力學在EEG數據中的應用:我們將使用正常人、高危人群、精神分裂癥患者的EEG數據,支持正常大腦的“臨界態猜想”,并指出高危人群存在的特殊動力學特征。 

  進化與發育研究中心 

  遺傳資源與進化國家重點實驗室 

  中國遺傳學會進化遺傳學分會 

  進化發育生物學研究組 

  


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