多组学融合分析——技术途径及医学应用
编号：173
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更新：2022-07-14 09:40:32
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主旨报告
报告开始：2022年07月25日 10:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：25min
所在会议：[P] 全体会议 » [P-3] 闭幕式及主旨报告3
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摘要
多组学研究能提供对生物系统更全面的概述，可以减少实验和生物噪声的影响，补偿单一数据类型中丢失或不可靠的信息。多组学数据融合分析在疾病分型、生物标志物识别、药物发现和个性化医疗等领域都将发挥重要作用。但是，多组学融合也给生物信息分析异常复杂。报告结合实例系统梳理了多组学数据融合的技术途径，将之分为“拼接”和“融合”两个策略，并提出“聚合”类的算法比“拼接”更易于扩展，更接近实际医学应用。最后，提出了多组学融合的重要的发展方向，包括发展临床医生和生物学家易于使用的多组学数据融合计算工具、发展针对数据缺失的分析算法、发展面向大型计算系统的多组学数据融合并行算法、相似性度量和融合算法的标准化等等。
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报告人
伯晓晨
军事医学研究院伯晓晨，军事医学研究研究员、博士生导师。中国自动化学会智能健康与生物信息专委会副主任委员，中国药理学会网络药理学专业委员会常务委员。目前研究方向为生物医学大数据处理与分析、生物医学人工智能技术。作为负责人和主要研究者先后承担“精准医疗”国家重点研发专项、国家重大新药创制、863、自然基金重大研究计划等项目，在包括Nature、Nature Machine Intelligence、Nature Microbiology等的SCI期刊上发表第一和通讯作者论文80余篇。入选国家科技部 “中青年科技领军人才”，中组部“万人计划”科技领军人才、军队学科拔尖人才，获得中国科协“求是”杰出青年奖。
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