基因组组装与模式挖掘的高效算法
编号：159
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更新：2022-07-11 17:17:11
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主旨报告
报告开始：2022年07月23日 10:40 （Asia/Shanghai）
报告时间：25min
所在会议：[P] 全体会议 » [P-1] 开幕式及主旨报告1
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摘要
随着测序技术飞速发展，针对长读数测序基因组组装和模式挖掘的算法研究已成为生物信息学领域的研究热点之一。本报告主要介绍我们在基因组组装与模式挖掘高效算法设计与分析方面的研究成果。针对长读数测序的高错误率、错误分布不均匀等问题，通过分析错误与测序平台关联性、错误与局部序列相关性、错误在读数中位置分布关系等，设计了一系列基因组组装和polish算法。在基因组模式挖掘方面，针对基因组模式在长读数测序数据中的不稳定性等问题，通过分析测序数据的原始测序信号，利用统计、深度神经网络等方法，设计了纳米孔测序Basecalling、长读数测序表观遗传修饰检测和低覆盖纳米孔SNP检测等一系列基因组模式挖掘算法。
关键字
报告人
王建新
中南大学计算机学院王建新，中南大学计算机学院院长、教授、博士生导师，医疗大数据应用技术国家工程实验室副主任，国务院政府特殊津贴获得者、ACM Sigbio China主席、中国计算机学会生物信息学专委会主任委员。主要从事生物信息学、计算机优化算法、网络优化理论等相关的研究工作。主持国家重点研发项目、国家自然科学基金重点项目、国家973等科研课题30余项，获授权发明专利20项，在Bioinformatics、TON、TCOM、TCBB、JCSS、Algorithmica、ISMB等刊物和国际会议上发表论文200多篇，出版专著3部，获得省部级科技奖励4项。担任TCBB、JCST等7个国际期刊的编委和BIBM、ISBRA、TAMC等12个国际会议大会主席。
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