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报告摘要: 批次效应是影响高通量数据（如RNA测序）测量的主要来源之一，不同的实验平台、实验室条件、不同的样品来源和人员差异都会导致批次效应，这些差异可能混淆数据并导致虚假的结论，批次效应的校正对于组学实验数据尤为重要。进行批次效应校正的关键输入是批次因子的知识，在许多情况下这些知识是未知的或不准确的，隐藏批次因子的检测成为需要解决的重要问题。本次报告将对目前批次效应校正与检测研究中的统计方法、机器学习方法进行梳理

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