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[学术报告] 利用机器学习算法预测人类长非编码RNA与蛋白质相互作用的研究

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bofilc 发表于 2017-10-31 11:07:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

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学术报告
受中国矿业大学信息与控制工程学院和中国矿业大学生物信息研究所邀请,辽宁大学赵琪副教授在我校举行学术报告。欢迎广大师生踊跃参加!
报告题目:利用机器学习算法预测人类长非编码RNA与蛋白质相互作用的研究
时    间:11月3日上午9:00
地    点:信息与控制工程学院A311
主办单位:信息与控制工程学院
报告人简介:
赵琪,男,1982年生,辽宁大学数学院副教授,硕士生导师,理学博士,主要从事生物数学及生物信息学等方面的研究工作。2005年毕业于武汉大学数学与统计学院,获理学学士学位。2011年毕业于中国科学院武汉物理与数学研究所,获理学博士学位。2013年入选辽宁省第七批“百千万人才工程” 万人层次,获得两次辽宁大学优秀青年教师荣誉称号。已主持完成国家自然科学基金项目2项,参与完成国家自然科学基金项目3项。目前主持辽宁省博士科研启动基金项目1项,参与国家自然科学基金项目2项,作为团队成员参与辽宁省教育厅创新团队项目。发表(含接收)论文30篇,其中SCI收录论文24篇。获得辽宁省自然科学学术成果三等奖,沈阳市自然科学学术成果三等奖。先后到美国密歇根州立大学、以色列特拉维夫大学、意大利国际理论物理中心及爱尔兰都柏林大学爱尔兰系统生物学研究所访问交流。担任SCI期刊Frontiers in Microbiology,Current Medicinal Chemistry,Current Topics in Medicinal Chemistry及Protein & Peptide Letters客座编委。
报告摘要:
非编码RNA是近年来疾病研究领域的热点之一。长非编码RNA发挥作用的一个重要途径便是与相应的RNA结合蛋白进行结合。因此,探究长非编码RNA与蛋白质的相互作用具有重要的生物学和医学意义。尽管目前存在一些研究长非编码RNA与蛋白质相互作用的理论模型,但是它们都存在几点共同的缺陷限制了它们的预测性能。我们将应用整合策略方法研究长非编码RNA与蛋白质相互作用,该策略将多种机器学习算法基于多种特征组合方案训练的模型进行整合。整合模型相比现有模型具有更广泛的适用性,能够更加全面地揭示潜在的长非编码RNA与蛋白质相互作用关系。同时整合策略中利用随机配对方法构建负数据集能够进一步降低模型的假阳性率,从而提高模型预测的准确性和可靠性。
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