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基于微扰转录组学的知识图谱构建及化合物-蛋白质相互作用预测 - 倪圣焜
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组学数据以庞大的数据量和其中蕴含的丰富信号网络调控信息逐渐受到越来越多研究人员的关注。伴随着人工智能的快速发展,“AI+组学”已经成为现下最热门的研究方向之一。在药物发现领域,微扰转录组学联系起了药物发现中最重要的实体(化合物)和组学数据之间的联系,提供了化合物微扰受试体(单细胞、细胞系、病人)后产生的直观微扰结果,为解耦其中的化合物-蛋白质相互作用(CPI)提供了全新的视角。 在本次钰沐菡公开课上,今年刚于上海药物所硕士毕业的倪圣焜将介绍他和合作者最近在该领域发表的工作。在这项研究中倪圣焜及其合作者基于微扰转录组学,从因果视角构建新型的生物知识图谱,其一共包含三个组成部分:(1)原因部分(Cause):化合物与受试体中的特定靶标发生CPI;(2)过程部分(Process):生物系统中多层级的调控事件(蛋白、RNA、DNA级别调控)对CPI信号进行级联放大;(3)结果部分(Effect):化合物微扰结果以差异表达基因的形式被观测。在此基础上,结合知识图谱嵌入技术来建模因果链接,达到从差异表达基因中解耦CPI的目的。计算验证和在真实世界中的应用共同证明了新的计算模型在药物发现流程中的作用。 倪圣焜,于浙江大学取得学士学位,于中国科学院上海药物研究所取得药物设计学硕士学位,师从蒋华良研究员和郑明月研究员。硕士期间相关工作发表在《Cell Genomics》期刊上。
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