讲座题目：A novel biclustering pipeline for RNAseq data analysis in genomes with highly duplicated nature（一种独特的通过高度复制性在基因组中进行RNGseq数据分析的双聚类途径）
讲座时间：2016年7月5日（周二）上午10:15
讲座地点：计算机楼A521
报告人：马勤
报告人简介：
马勤，毕业于山东大学，数学博士，博士专业运筹学，侧重于图形化建模和组合优化。在佐治亚大学学习工作六年，起初作为访问学生，之后为博士后，目前是美国佐治亚大学，生物化学与分子生物学系，助理研究员、研究小组组长。今年夏末赴南达科塔州立大学（South Dakota State University）入职助理教授。马教授是一名优秀的生物信息学研究者，生物数据和生物系统的计算模型开发者。擅长运用组合优化和数据挖掘技术对现有的各种高通量组学数据建模。在原核和真核研究领域开发和应用先进的软件技术和数据库方面有着丰富的经验。已经在国际知名生物期刊发表论文25篇，其中IF影响因子大于8的论文10余篇。
主要研究兴趣：1，微生物基因组的组织结构2，代谢网络和其对应的调控系统
讲座摘要：
高通量测序的飞速发展使得同时检测成百上千的分子（RNA，蛋白质以及代谢）成为可能，这些技术在帮助我们如何研究植物以及其他组织上有着很大的潜能，随着RNA-seq数据的大规模增长，我们面对着更加多而且更加庞大的基因表达数据库。目前在使用生命科学中大量的数据库的过程中存在的一个瓶颈是缺少可靠的计算工具以及专门的技术。在本次报告中，马勤教授会介绍自己最近的两个研究：（1）一种通过高度复制性（比如：植物）在基因组中进行RNGseq数据分析的计算途径。（2）一种用于在所有基因以及所有RNA-seq数据库中定义有公共表达模式的子集的计算工具。这些研究对于发现独特的生物通路以及与一些生物过程有关的功能基因是非常有必要的。
主办单位：吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学软件学院
吉林大学计算机科学技术研究所
符号计算与知识工程教育部重点实验室
