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【計算機科學與技術學院二十年院慶系列報告之九】Systematic Prediction of Regulatory Motifs from Human ChIP-Sequencing Data Based on a Deep Learning Framework

作者:   來源:   日期:2019年12月12日 16:21   訪問量:

 

報告題目:Systematic Prediction of Regulatory Motifs from Human ChIP-Sequencing Data Based on a Deep Learning Framework

人:劉丙強

報告時間:2019年1213日(周五)上午10:00

報告地點:圖書館報告廳南區101

報告人簡介:山東大學數學學院教授、博士生導師,系統與運籌學研究所所長。研究方向為組合最優化與生物信息學。2003年畢業于山東大學數學學院基礎數學專業,獲學士學位。2010年畢業于山東大學數學學院運籌學與控制論專業,獲博士學位。其間于2007年1月至2010年1月赴美國喬治亞大學聯合培養,研究方向為生物信息學。2010年留校任教。主要研究方向為利用圖與組合優化的模型與理論針對生物信息學問題進行算法設計與數據分析,研究課題包括轉錄因子結合位點計算預測、表達數據分析、調控網絡構建等等。  

                                   

 

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