CCF@U第1083场:CCF生物信息学专委走进山东科技大学

2024-05-30

2024523日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF生物信息学专委、山东科技大学承办的CCF走进高校第1083场活动在山东科技大学计算机科学与工程学院成功举行。此次会议以计算机前沿领域研究及应用为主题开展学术交流。来自山东大学的朱大铭教授、崔学峰教授、北京理工大学的张法教授,山东第一医科大学的孙亮教授等四位专家来到计算机学院,并为学院师生带来了四场精彩的学术报告。计算机学院倪维健副院长致辞,详细介绍了我院的发展历程,并代表学院对CCF生物信息专委会专家学者们的到来表示诚挚的感谢。本次活动报告环节由计算机学院苏令涛主持。


山东大学朱大铭教授作了题为侧翼重复的基因组重排序:问题与算法的报告。朱教授指出近年来的基因组数据分析研究,揭示出一个值得注意的基因组重排变异的统计现象:参与重排变异的基因组序列片段的侧翼总是存在重复片段,侧翼重复片段在基因组结构变异前后并不发生改变。将这一现象引入基因组重排序问题,计算结果能更准确地反映基因组的结构性差异,有利于解析生命分子的代谢原理。他详细介绍了基因组侧翼重复翻转和快交换距离问题,以及解答问题的算法,和关于问题计算复杂性的结果。并就该领域热点研究方向与参会师生进行了讲解和探讨。

朱大铭教授作报告

张法教授作了题为基于人工智能的生物大分子冷冻电镜数据处理技术的报告。张教授指出生物大分子三维结构的高分辨率解析,是生命科学中最具有挑战性的前沿核心问题。当前冷冻电镜三维重构技术已成为当前解析生物大分子三维结构的第一选择。然而,冷冻电镜数据存在高噪声、信息缺失、处理流程复杂等特征,随着数据规模和尺度的持续增大,冷冻电镜数据的高效处理已成为当前结构生物学和计算机科学具有挑战性的难点问题之一。他从计算的角度介绍冷冻电镜三维重构存在的挑战性问题,并着重介绍他们团队在冷冻电镜数据处理方面的最新研究成果。

张法教授作报告

崔学峰教授作了题为“Advancing a Unified Deep Learning Framework for Peptide and Molecule Mass Spectrometry”的报告。串联质谱 (MS/MS) 是一种高效的分析技术,用于识别和表征分子。崔教授研究团队针对该领域面临的困难提出了MS2VEC算法, 该算法可以捕获远距离峰值之间的连接,并结合了位置感知指纹特征。此外,他还介绍了最新提出的MS2SMILES算法。该算法这是一种将氢原子视为与重原子隐式关联的新方法,可用于准确预测化学结构中的氢原子。

崔学峰教授作报告

孙亮教授作题为基于非编码RNA的多组学研究的报告。孙教授讲到非编码基因作为基因组的重要组成部分,其转录产物在染色体重塑、转录调控、转录后调控等多个领域均发挥重要的生物学功能,他报告围绕非编码RNA鉴定、非编码RNARBP的相互结合、非编码基因翻译潜能以及非编码基因的进化起源研究讨论。

孙亮教授作报告

四位专家的报告引发了现场老师同学们的热烈讨论,与会老师和同学纷纷就自己感兴趣的内容进行了提问,四位教授进行了针对性地解答,现场讨论气氛热烈。

现场交流讨论

本次活动将有力促进计算机前沿技术在生物信息学领域的科学研究,为与会的各位专家、学者以及学生提供了互相交流、互相学习的机会,对青岛高校和科研院所的科研发展起到促进和推动作用。


山东科技大学计算机科学与工程学院简介:计算机科学与工程学院其前身是1985年成立的应用数学与软件工程系,已有30余年办学历史。学院拥有计算机科学与技术、软件工程、物联网工程、信息安全、智能科学与技术等5个本科专业。计算机科学与技术、软件工程是国家一流专业且通过工程教育专业认证。学院拥有计算机科学与技术一级学科博士点和博士后流动站,拥有电子信息(含计算机技术、软件工程、人工智能、网络与信息安全四个领域)和图书情报专业硕士点。在教育部第四轮学科评估中被评为B-,目前,本学科进入ESI全球排名前1%(潜力值2.66),软科排国内76名。


CCF生物信息学专业委员会简介:生物信息学是一门融合了信息科学和生物学的跨学科领域,致力于利用计算机算法、数据库、机器学习和人工智能等先进技术,来解决生物学领域的各种复杂问题。通过开发高性能的软件工具、数据库系统和计算平台,生物信息学为突破重大生命科学难题和推进生物工程项目提供了强大的技术支撑。随着计算科学与生命科学的日益融合,以及生物大数据时代的到来,生物信息学专业委员会应运而生。该委员会的成立旨在聚集国内外生物信息学领域的研究力量,提升我国在该领域的研究水平和国际影响力。同时,委员会也致力于促进国内外生物信息学同行之间的学术交流与合作,加强学术界与产业界的紧密联系,探索生物信息学教育的创新模式,培养具有跨学科背景和创新能力的高端人才。通过生物信息学专业委员会的不懈努力,我国将在这一前沿交叉领域取得更多突破性进展,为人类健康和生命科学的发展做出更大贡献。