学术分享丨清华大学博士后李雨哲详解 Cell/Nature 子刊论文,探索基因组学的 AI 应用
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原标题:学术分享丨清华大学博士后李雨哲详解 Cell/Nature 子刊论文,探索基因组学的 AI 应用
关键字:解读,细胞,转录,空间,清华大学
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作者:李宝珠
编辑:李宝珠
「Meet AI4S」系列直播第二期,邀请到了清华大学张强锋实验室博士后李雨哲。8 月 21 日,李雨哲博士将以线上直播的形式进一步为大家分享空间转录组学和单细胞组学研究中的 AI 方法。空间转录组技术是生物信息学领域近年来的重大突破之一,曾在 2020 年被 Nature Method 评为年度技术。
基于空间转录组技术,既能获得高分辨率的转录组数据,还能和位置信息相对应,确定不同细胞亚型或转录状态在空间上的分布和位置关系。
随着空间转录组技术的不断发展与迭代,研究者能够在单细胞分辨率下获得细胞的基因表达谱,同时保留细胞在组织内的空间位置信息。如何有效地利用这些空间信息来识别空间细胞亚型并发现组织模块,成为空间转录组数据分析的核心任务。
近年来,AI 浪潮涌向科研领域,也为空间转录组学与单细胞组学研究提供了创新思路。
例如,清华大学生命科学学院张强锋副教授课题组,开发了基于图自编码器深度学习框架的人工智能算法 SPACE,能够从单细胞分辨率的空间转录组数据中识别空间细胞类型和发现组织模块,可被用于大规模的空间转录组研究。
在「Meet AI4S」系列直播的
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