基于癌症基因组学数据的miRNA 功能模块识别算法研究

题目：
基于癌症基因组学数据的miRNA 功能模块识别算法研究
摘要：
大量研究表明miRNA 的异常表达与癌症的发生、发展有关，且miRNA 通常以组合的
方式发挥其协同调控作用。因此，研究miRNA 组合模式有助于解读癌症的发病机理。目
前已经积累的大量基因组学数据为计算生物学研究癌症提供了夯实的数据基础。同时，机
器学习方法为发现数据背后的潜在生物意义提供了高效便捷的途径。本次报告就机器学习
技术在癌症基因组学数据上的应用进行探讨，并着重阐述如何利用聚类手段来挖掘具有显
著生物意义的miRNA 功能模块。具体来说，包括利用粗糙集算法识别miRNA 调控模块和
利用亲和力传播聚类算法发现miRNA 预后模块。

骆嘉伟

湖南大学信息科学与工程学院教授，博士生导师，CCF 大数据专
业委员会委员，CCF 生物信息学专业组委员。研究方向为大数据存
储与挖掘、数据挖掘、智能与生物信息处理。主持和完成国家自然科
学基金面上项目4 项，其它省部级项目6 项。以第一作者或通讯作
者在Bioinformatics、IEEE TCBB、IEEE JBHI、BMC Bioinformatics
等学术期刊及会议上发表论文120 余篇。获CCF 科学技术奖自然科
学二等奖1 项、湖南省自然科学二等奖1 项。

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