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报告题目：基于深度学习的单细胞标注

报 告 人：邓明华（北京大学数学科学学院）

内容简介：随着单细胞人类细胞图谱(HCA)等大型研究计划的进行，大量的RNA测序数据集得以累积，这些大型单细胞测序数据可以作为目标研究的参考。然而，由于数据集之间的批次效应(Batch Effect)，使得基于参考数据的学习变得困难。本报告将介绍课题组最近开发的两个算法scSemiCluster和scMRA. 前者考察从单个参考数据、后者考察从多个参考数据到目标数据的标注迁移问题；算法将深度学习与统计相结合，将数据降维到低维非线性流形上，同时挖掘了不同细胞类型之间的结构关系，在实现目标数据精确标注的同时，能够有效去除不同数据之间的批次效应。

报告人简介：邓明华，北京大学数学科学学院教授。1987年9月-1998年1月在北京大学数学学院学习，毕业后留校工作至今。2003年8月晋升为副教授，2006年任博士生导师，2009年8月晋升为教授。其间2001年2月－2003年8月在美国南加州大学计算分子生物学中心从事博士后研究，2009年8月-2010年1月美国耶鲁大学访问副教授。邓明华从事生物信息学研究，发表SCI论文80余篇。曾先后主持6项自然科学基金面上项目和1项863项目，参加3项973项目和2项科技部重点研发项目。