报告题目：基于智能算法的非编码RNA与疾病关联预测研究

报告人：孙宇平

内容简介：非编码RNA（non-coding RNA, ncRNA）研究一直是生命科学领域的研究热点。近年来大量研究表明，非编码RNA中的lncRNA、miRNA、circRNA已被证明能广泛参与各种生物学进程，发挥重要的调控功能，从而在很多疾病的发作和发展中扮演关键角色。因此，发现、了解更多非编码RNA与疾病的关联，有助于实现疾病的提前诊断与治疗。当前非编码RNA与疾病关联预测研究中，计算预测方法由于在实验周期、设备和成本上的优势，成为生物湿实验的有力补充，吸引了众多学者们的研究热情。虽然很多有效的计算预测方法已被提出并用于潜在致病非编码RNA的挖掘中，但有很多问题仍待克服。我们团队近几年主要研究集中在非编码RNA与疾病关联预测方面，针对当前研究中的一些挑战，分别依据复杂网络分析和机器学习的角度提出了几种智能预测算法，这些模型在几个标准数据集中均取得良好的预测性能，有可能成为相关疾病确认致病非编码RNA的有力工具。

报告人简介：孙宇平，工学博士，广东工业大学计算机学院副教授、硕士生导师。中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专业委员会委员，广东省精准医学应用学会医工结合分会委员会委员，中国计算机学会会员、中国生物工程学会终身会员、广东省生物医学工程学会会员。主要从事模式识别、机器学习及生物信息学等研究工作。目前担任Briefings in Bioinformatics, Frontiers in Genetics, BMC Bioinformatics, Scientific reports等生信领域期刊的审稿人。已发表高水平学术论文24篇，其中SCI收录论文20篇，CCF/CAA推荐A、B类论文10篇。目前主持国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金、广州市科技计划等科研课题。

时间：2022年11月16日（周三）15:00

地点：腾讯会议

邀请人：刘丙强  孙端辰  数学学院教授

联系方式：dcsun@sdu.edu.cn