briefings

个人介绍: 中心执行主任，博士，研究员，博士生导师，深圳市健康大数据分析工程实验室主任。主要研究方向包括健康大数据、健康信息学、生物信息学、机器学习、进化计算等。已发表学术论文50余篇，包括Nucleic Acids Research Briefings in Bioinformatics The ISME Journal等著名期刊上的数篇论文被引用700余次，一作单篇最高引用220次

报告地点：新校区信息楼416 报告摘要：药物-靶标结合亲和力的预测是药物研发中的重要课题，随着人工智能在药物发现中的广泛应用，人们已经测试了各种深度学习模型并试图提高药物-靶标结合亲和力的预测精度。为了更好的挖掘药物-靶标中的长程相互作用和短程相互作用，提出了传统卷积和空洞卷积相融合的多框架深度学习模型。在这个构建的模型中，靶标蛋白质的结合口袋作为局部特征被首次用于药物-靶标间结合亲和力的预测

报告摘要：预测疾病相关的基因有助于探索疾病的发生机理和辅助医生的早期诊断和治疗。本次报告将介绍基于计算预测方式筛选疾病相关基因的重要性；全面讲解疾病和基因异构网络的构建策略、网络中结点拓扑特征的学习方法、面向不同类结点类别重要性的注意力机制建立策略、及针对不同结点属性差异贡献的学习策略。 专家简介：博士，教授，博士毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院