講座報告主題：單細胞空間轉(zhuǎn)錄組中的非參數(shù)貝葉斯細胞類型識別
專家姓名：羅翔宇
日期：2025-04-28 時間：14:00
地點：數(shù)科院206會議室
主辦單位：數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院
主講簡介：中國人民大學(xué)統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院長聘副教授,、博士生導(dǎo)師,。2018年博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)統(tǒng)計系,，2014年本科畢業(yè)于中國科技大學(xué)統(tǒng)計與金融系,。羅翔宇以第一或通訊作者在JASA,、AOAS,、Nature Communications等國際統(tǒng)計或生物信息學(xué)期刊發(fā)表多篇研究論文。主持國家自然科學(xué)基金面上項目1項,、青年項目1項,。曾獲得美國統(tǒng)計學(xué)會頒發(fā)的W. J. Youden Award in Interlaboratory Testing。研究專長：貝葉斯統(tǒng)計,、生物信息學(xué),、統(tǒng)計計算。
主講內(nèi)容簡介：空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)是一種快速發(fā)展的生物技術(shù)，能夠同步測定基因表達譜和空間位點的位置信息,。隨著技術(shù)的不斷進步,，當前的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已能實現(xiàn)細胞乃至亞細胞級別的分辨率，使得在組織切片內(nèi)解析細胞類型的精細空間分布模式成為可能,。然而,，現(xiàn)有大多數(shù)空間細胞聚類方法都需要預(yù)先指定準確的細胞類型數(shù)量，而這在實際探索性數(shù)據(jù)分析中往往難以確定,。為解決這一問題,，我們提出了一個非參數(shù)貝葉斯模型BACT（Bayesian Cell Typing），通過整合基因表達信息和細胞空間坐標來進行細胞類型推斷,。該模型引入了非參數(shù)波茨先驗以捕捉鄰近細胞間的空間依賴性,，并創(chuàng)新性地實現(xiàn)了無需預(yù)先設(shè)定即可直接從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)細胞類型數(shù)量的功能。在三個單細胞空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集上的評估結(jié)果表明,，BACT模型在性能上優(yōu)于現(xiàn)有的空間細胞分型方法,。
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