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前沿交叉学术报告:宏基因组分析的交叉注解问题和用统计方法的校正
2015-12-18 | 编辑: | 【  】【打印】【关闭

  报告题目:宏基因组分析的交叉注解问题和用统计方法的校正(Cross-Annotation Problem in Metagenomic Profiling and Correction by a Statistical Method)

  报告人: Prof. Zhide Fang(方志德)

  报告人单位:School of Public Health LSU Health Sciences Center University of New Orleans, USA

  时间: 2015年12月23日(星期三)上午10:00

  地点: 武汉物数所综合楼六楼弛豫空间

  内容摘要:宏基因组学是生物信息研究中的一个重要组成部分。利用新一代测序技术,研究人员调查来自自然环境(例如海水,土壤), 人体(例如肠道,口腔)等的样本中微生物群落的组合物和机制, 以及微生物与宿主体内疾病的关联。先进的测序技术使我们能够更深入地研究微生物生态学,揭示以前隐藏着的微观生活的多样性, 从而提高我们对整个生命世界的理解。

  

  准确的微生物功能分析是许多宏基因组研究中的重要步骤之一。基于新一代测序技术的短序列数的功能分析方法可能会产生交叉标注的问题。在这项工作中, 我们提出了一个可以解决宏基因组研究中功能分析交叉标注问题的统计方法 。通过两组体外模拟的宏基因组样本, 和一组真正的海水样本数据, 我们发现这方法效果非常好, 能够有效地校正交叉标注, 从而提高功能分析的精确度.

  报告人简介:方志德博士(http://publichealth.lsuhsc.edu/faculty_pages/zfang/)来自美国路易斯安那州立大学卫生科学中心-新奥尔良, 是公共卫生学院生物统计学系教授, 系主任; 医学院遗传学系教授。他是美国国家卫生研究院资助的路易斯安那临床和转化中心的统计专家, 生物信息/生物计算联络员。方教授的统计理论研究包括: 构建优化实验设计, 可靠性研究, 生存分析, 规范矩理论。方教授同时致力于开发有效的, 应用于生物医药, 生物信息研究的统计方法. 这些应用包括神经科学, 癌症基因组学, 全基因组的基因表达, 微RNA, 通由路分析, DNA拷贝数变异, 宏基因组学等。

  








 
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