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三维基因组研究-太原科技大学主站

时间 :2019-09-12 15:34:14

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主要内容:染色质的三维空间结构是表观遗传学领域中的一个重要分支。尽管目前可以用于研究三维基因组的实验手段越来越多,其中最重要的还是Hi-C技术。但是由于人类基因组的庞大,想达到高分辨率的Hi-C数据,需要超过数十亿的测序深度,耗费非常巨大。在计算机视觉中的超分辨率研究中,通过在高清图片中训练一个多层神经网络,即可实现对低清图片的分辨率进行提高的效果。这个工作是深度学习3D基因组学上的先驱性的应用,其结果...

主要内容:染色质的三维空间结构是表观遗传学领域中的一个重要分支。尽管目前可以用于研究三维基因组的实验手段越来越多,其中最重要的还是Hi-C技术。但是由于人类基因组的庞大,想达到高分辨率的Hi-C数据,需要超过数十亿的测序深度,耗费非常巨大。在计算机视觉中的超分辨率研究中,通过在高清图片中训练一个多层神经网络,即可实现对低清图片的分辨率进行提高的效果。这个工作是深度学习3D基因组学上的先驱性的应用,其结果可以极大的提高现有的HiC数据的可用性,从而挖掘出更多的生物学意义,最终为3D基因组的原理机制提供探索的依据。

主讲人简介:唐继军,美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系教授。1994 年获得天津大学海船系船舶工程学士,1996 年获得天津大学海洋工程硕士,2004 年获得美国新墨西哥大学计算机科学博士学位。从2004年起任职美国南卡罗莱纳大学工程和计算学院计算机系终身教授。主要研究领域为生物信息和计算生物学,研究方向为算法设计分析,高性能计算,数据库构建等。迄今在国际会议和期刊上发表文章100 多篇,研究项目多次获得美国NSF, NIH, NEH 和其他机构的支持。

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