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基于机器学习模型整合时空多组学数据的研究

申报人:何牮 申报日期:2021-10-01

基本情况

第二十四期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
基于机器学习模型整合时空多组学数据的研究
创新训练项目
医学
公共卫生与预防医学类
创新类
2021-10
2021-10
医学院
何牮
指导教师
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1. 上海交通大学医学院“新进教师启动计划” 负责人 2020-2022

2. 利用单细胞CRISPR文库筛选技术研究胰腺肿瘤干细胞的上皮间质转分化(YG2021QN01) 上海交通大学“交大之星”计划 医工交叉研究基金 青年项目 主要参与人(第二)2021-2023

3. 单细胞组学技术及其在肝癌精准诊疗中的转化研究,上海交通大学“转化医学交叉研究基金”A类,主要参与人,100万,2019-2022

4. 乙肝病毒感染相关的肝癌中致癌代谢物2-HG调控机制的研究国家自然科学青年基金 (81702730), 负责人2018-2020年;

5. 致癌代谢物2-HG对肝癌肿瘤免疫微环境重构的研究 , 中国博士后科学基金第11批特别资助, (2018T110398) 负责人2018-2019;

6. HBV感染相关的肝癌中致癌代谢物调控机制的研究中国博士后科学基金第63批面上资助 一等,  (2018M630443) 负责人2018-2019年;

7. 基于单细胞分析探究肝癌克隆结构演变及其调控规律, (81802806) 主要参与人,2019-2021年;




该项目是与美国太平洋西北国家实验室生物信息部的高级科学家Song Feng合作的课题。

Dr. Feng studies complex systems—especially biological ones—by integrating both mechanism-based and data-driven approaches to understand their dynamics, evolution, control, and design. His ultimate goal is to understand the design principles of complex systems, whether physical, biological, or social. Such design principles will guide the field of research in de novo design or systematic control of these complex systems. 

Dr Feng 简介Song Feng | PNNL   (https://www.pnnl.gov/people/song-feng)

交大医学院指教教师信息及介绍:https://www.shsmu.edu.cn/sph/info/1131/1591.htm

参与本项目的组组员将获得来自中美两方导师的理论指导及实际操作方面的支持,后期视项目进展情况可支持互访交流访学。

多组学技术,尤其是转录组学,蛋白组学和代谢组学几个领域,在最近几年有了迅速的进展,发展出了单细胞尺度和空间尺度上的技术。再加上时间尺度,通过这些技术获得的数据能够描述组织或者器官等多细胞生物系统的时空动力学。但是传统的数据整合方法一般是通过统计和相关性分析或者机器学习等方法来分析数据。这些方法在产生机制上的解释方面十分有限。因此,有必要通过构建动力学模型来整合这些时空表型组学数据。

通过前期的大量工作,我们提出一种基于生物物理信息的机器学习模型来研究生物系统的时空动力学,并通过整合时空表型组学数据来学习和推断生物系统中的分子相互作用机制。我们力求通过构建基于生物物理信息的机器学习模型来整合时空尺度的表型组学数据,以解决相关性为主或者黑箱机器学习等模型的局限。

选题成员

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指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 何牮 登录状态下查看 医学院 第一指导教师

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结束