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北京大学崔庆华教授学术报告

来源: 点击: 时间: 2018年04月10日 16:28

 

报告题目:lncRNA和microRNA重要性预测

报告时间:4月13日上午10:00

报告地点:校本部计算机楼212

报告人:崔庆华教授(北京大学)

摘要:

人类基因组编码了大量的lncRNA和microRNA,根据相关数据库记录,人类lncRNA和microRNA数量分别达到了9万和4万条左右。近年来研究表明,lncRNA和microRNA具有重要的分子功能,在人类疾病中扮演着重要角色,是理解疾病、预防、诊断与治疗疾病的新兴分子,但仍是目前最神秘、最不为人所知的分子。考虑到lncRNA/microRNA数量庞大,因此,对海量lncRNA/microRNA分子其重要性进行定量评价对于快速、有效的鉴别出那些在生理与疾病情况下扮演重要角色的lncRNA/microRNA是十分迫切的任务。传统上,对于关键蛋白/关键基因预测、蛋白质与蛋白质编码基因重要性评价这一领域,生物信息学发挥了重要作用,但是对于lncRNA/microRNA重要性计算这一重要的科学问题,还没有相关的生物信息学方法。同时,因为lncRNA/microRNA具有显著不同于蛋白质/蛋白质编码基因的生物学特性(如保守性差),并且lncRNA/microRNA相关数据没有或严重不全(如无essential lncRNA/miRNA数据、lncRNA/miRNA相互作用数据有限等),传统的计算蛋白质/蛋白质编码基因重要性的方法不能简单移植于预测lncRNA/microRNA重要性。报告人课题组前期发现lncRNA/microRNA的序列蕴含着其重要性信息,并挖掘出有效特征,在此基础上进一步提出了基于机器学习的生物信息学方法,最后报告人将探讨lncRNA/microRNA重要性计算的潜在应用。

个人简介

崔庆华,北京大学基础医学院医学信息学系、生理学与病理生理学系教授、博士研究生导师,担任北京大学分子心血管学教育部重点实验室心血管生物信息学研究室主任、北京大学基础医学院医学信息学系主任和北京大学医学部非编码RNA医学研究中心主任。主要研究兴趣为RNA与疾病关联的生物信息学,围绕着疾病相关miRNA/lncRNA的识别、miRNA/lncRNA在疾病中调控规律的挖掘、以及基于RNA的药物研发等科学问题,自2007年起先后创建了miRNA疾病数据库HMDD和lncRNA疾病数据库LncRNADisease、提出了基于表达特异性分数、基因组上下文、分子集合、分子相互作用等生物特征和富集分析、机器学习、图论等算法的计算方法,如Cepred、MISIM、TAM、miRUpnet、LncDisease等,发现了miR-126、miR-208b、miR-499和lnc-AK098656等心血管特异miRNA/lncRNA,揭示了疾病(癌症、心血管疾病等)情况下病变组织miRNA/lncRNA与病人血液miRNA/lncRNA功能失常方式相反这一现象,预测并实验证实了柚皮素对腹主动脉瘤的有效防治作用(已授权中国专利、国际专利和美国专利)。发表第一作者SCI研究论文7篇,通讯作者47篇,其中7篇论文IF>10.0(6篇为通讯作者)。总SCI引用3000余次,其中7篇论文单篇SCI引用超过100次(2篇为第一作者,5篇为通讯作者),单篇论文最高SCI引用427次(唯一通讯)。主持和参与NSFC、科技部、教育部等项目10项。2010年入选教育部新世纪优秀人才计划,2014年获得国家自然科学基金委优秀青年基金支持。


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