报告人：曾坚阳 青年千人计划，助理教授，清华大学交叉信息研究院

题目：深度学习及其在计算生物学的应用

摘要：大规模数据分析正在逐渐成为现代生物学发展的一个重要趋势。因此，针对大规模生物数据分析的深度学习算法正逐步成为该学科发展的一个重要工具。我们针对目前计算生物学的若干数据分析问题，分别提出了高效的深度学习算法。首先，我们提出了一个基于多模态的深度学习模型来准确预测RNA结合蛋白的结合位点。该模型能够有效整合RNA序列、二级结构和三维结构信息并捕捉RNA结合蛋白的绑定特征。其次，我们利用深度学习，首次实现了对冷冻电镜图像中颗粒的全自动化挑选。在实际的冷冻电镜数据进行的测试表明我们的方法能够达到同人工挑选相近的准确度。

时间：2016年11月5日18:00-19:00

地点：中国人民大学数学科学研究院（环境楼）316会议室