让机器学会设计药物和发现药物标志物



活动地点:校本部东区计算机大楼402室,腾讯会议

活动时间:2020-12-31 15:30:00

报 告 人:黄宇研究员,药物发现和设计中心,新药研究国家重点实验室,中国科学院上海药物研究所

报告时间:12月31日(周四)15:30~16:30

报告地点:校本部东区计算机大楼402室 腾讯会议:8886002543

邀 请 人:李卫民教授

报告摘要:

  The “Data-> Model -> Prediction” loop is what makes us humans distinct from other species. Since the dawn of human civilization, we have found ways (papyrus, oracle bones, paper, etc.) to record data. Modelling of these data has enabled us to stand on the shoulder of our forebears, to see further, to predict, and to change the world. In this lecture, I will talk about two applications of the “Data-> Model -> Prediction” loop in the biomedicine field.  I). Applying deep neural networks in drug virtual screening and drug design. II). Statistical modelling in finding drug targets/biomarkers in cancer genomics.


报告人简介:

 现任中国科学院上海药物研究所研究员、课题组长,2016年入选中组部青年千人,2015年入选中国科学院百人计划。曾任美国Illumina Inc生物信息科学家,加州大学洛杉矶分校人类遗传系博士后,南加州大学计算生物学博士,复旦大学生物本科。开发了Illumina公司的DNA甲基化云计算软件 MethylSeq,研究诊断癌症和发现癌症标志物;研制出第一个非人灵长类群体基因资源,第一个复杂系谱Trait Mapping。在Nature、Bioinformatics、BMC Biology等杂志上发表SCI论文15余篇。

 目前主要从事药物设计和药物靶标发现的人工智能模型和个性化药物相关的生物信息模型和算法研究。

主办单位:上海大学计算机工程与科学学院


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