报告题目：生物医学大数据的机器学习和网络分析
报告人：黄涛 研究员/博导
报告时间：2022年3月31日（周四）15：00
报告地点：腾讯会议：947-390-485
报告对象：电气学院相关专业本科生、研究生、教师
主办单位：beat365
报告人简介：
黄涛，中国科学院上海营养与健康研究所青年研究员，研究方向为生物医学大数据的机器学习和网络分析。曾在美国纽约西奈山伊坎医学院从事博士后研究。目前担任中国科学院青年创新促进会生命分会副会长。担任超过30份期刊的编委或客座编辑，主编了Methods in Molecular Biology丛书Computational Systems Biology - Methods and Protocols和Precision Medicine分册。发表论文100余篇，累计引用超过1万次，是大数据研究高被引学者，Elsevier中国高被引学者，连续多年入选全球前2%顶尖科学家榜单。
报告内容：
很多复杂疾病都涉及到多个水平的病变。随着各种新兴组学技术的发展，我们可以观测到一个综合的，甚至是动态的疾病发生发展图景。但是如何充分利用好这些大数据，为精准医学发现隐藏的规律仍然面临很多挑战。系统遗传学的手段，尤其是机器学习和网络分析，已经在很多领域被证明是有效的。采用机器学习的方法从生物医学大数据中提取关键特征和分类规则，可以发现复杂数据背后隐藏的逻辑规律；整合多组学数据构建调控网络和分析网络拓扑结构，可以发现关键调控因子。机器学习和网络分析方法将极大的扩展我们对致病机制的理解，最终将从大数据得到的知识转化到临床，指导诊断和治疗。
