医学分子生物学国家重点实验室 二零一九年第五次青年沙龙

发布时间:2019-10-21

会议时间:2019年09月23日(周一)中午12:00 - 13:00

会议地点:基础所老科研楼七楼中教室 

参加人员:1.重点室年龄在45岁以下的在职青年研究岗位人员。 2.非重点室的其他所内研究人员。 3.希望参与交流合作的医院医生 4.对会议主题感兴趣的青年在研学生。 5. 重点室办公室全体人员及会议组织服务人员。     

讲者:基础所 王晓月

报告题目: 生物信息学漫谈

会议内容:此次青年沙龙王晓月老师主要给我们介绍了生物信息学的“来龙去脉”。首先, 王晓月老师从学科交叉大背景入手,揭开了生物信息学的面纱——它是计算机学、数学&统计学、生物学三门大学科的交叉点。接着从生物信息学大事记中叙述了我们分子生物学和计算机学发展的具有标志性的历史节点,以及2005年至今的一些新的技术和方法的出现,包括:三代测序、单细胞测序、基因编辑等等;从中我们可以看出,生物信息学的发展离不开生物学和分子生物学技术和统计分析方法的进步。然后,王晓月老师从三个角度为我们讲解生物信息学的内容。

一、 做工具

    王晓月老师提出“做工具”包括了数据库等数据集合和处理的媒介,即我们要借助什么样的工具来处理数据。例如:多维数据的展示工具——Circos Plots,可以让我们更方便的比较多维数据。

二、 做方法

    不同的数据特征要选用不同的统计方法;王晓月老师也提出了不同的实验方法要有其适配的分析方法,那么开发新的适配算法是必要的,如果要进行以往的数据整合,那么此工作量何其庞大,我们仍任重道远。

三、 找规律,求新知

王晓月老师为我们列举了几个从顶级期刊中截取的生物统计分析模式图,比如:2018cell期刊的一篇文章在揭示所有癌症患者中癌基因的共性,找到了299个全癌种的驱动基因,作者就借用了TCGA数据库来寻找PanCancer driver genes;再比如:2019nature一篇文章,作者整合了多种数据来预测肿瘤治疗靶向药物,他们利用计算分子特征与基因敲除后细胞生长影响的相关性,综合其他因素给出该基因作为靶点的“priority score”;除了一些传统统计学方法的应用,王晓月老师还提出了未来机器学习(含深度学习)的大热潮,受人瞩目的便是人工智能的开发。所涉及到的一个例子就是人工智能在蛋白结构预测方面的应用。

最后,风趣幽默的王晓月老师以中国坊间的传统娱乐方式“打麻将”比喻我们中华民族优秀的生物信息分析的底蕴,逗的大家哈哈大笑。

展示末尾,王晓月老师进行了简略的总结,包括对未来生物信息学的发展提出了自己的看法:计算机学、数学&统计学、生物学三门大学科的交叉——生物信息学连同医学会发展成新的学科——系统生物医学。在座的各位老师和同学气氛热烈,积极踊跃,不断提出有意义的问题和见解。

 

医学分子生物学国家重点实验室

20190923