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【学术预告】基于深度学习的RNA-蛋白质相互作用预测研究

发布时间：2025-01-07

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报告时间：2025年01月09日16:30

报告地点：启智楼0559

报告题目：基于深度学习的RNA-蛋白质相互作用预测研究

报告简介：

在生命科学领域，蛋白质组学研究扮演着至关重要的角色，它致力于解析细胞或组织中所有蛋白质的组成、结构和功能，为揭示生命活动的奥秘提供关键线索。近年来，随着人工智能和生物信息学的快速发展，高通量蛋白质组学数据挖掘研究已成为生物信息学研究的热点和学科前沿。RNA-蛋白质相互作用(RPI)预测是生物信息学和蛋白质组学的研究热点之一。RPI在细胞运动、染色体复制、转录与翻译和信号传导等基本细胞生理过程中发挥着重要作用，其机能失调是导致神经性疾病、癌症、免疫紊乱等疾病的原因。预测RPI可以为细胞生物学功能探索、疾病干预和药物设计提供指南，对生命科学、医学和信息科学的发展具有重要意义。传统的高通量技术在分析这些大数据时费时费力、准确率低，迫切需要大力发展先进的RPI预测方法，拓展对蛋白质功能的理解。本报告主要包括三个方面的内容：(1)基于Stacking集成深度学习的RNA-蛋白质相互作用预测；(2)基于生成式对抗胶囊网络和卷积注意力的RNA-蛋白质相互作用预测；(3)基于可解释性的门控图卷积神经网络与协正则化变分自编码器的RNA-蛋白质相互作用预测。

专家简介：

于彬，教授，硕士生导师。青岛科技大学生物医学大数据研究团队负责人，人工智能与生物医学大数据研究中心主任，数据科学学院智能科学与技术专业学科带头人。担任山东省生物信息学会秘书长、CCF生物信息学专业委员会执行委员、CAA智能健康与生物信息专业委员会委员、中国生物信息学会 (筹) 生物信息学算法研究专委会常务委员等。主要从事生物信息学、人工智能与生物医学大数据挖掘的交叉研究。以第一作者或通讯作者在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Pattern Recognition、Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Knowledge-Based Systems、Expert Systems with Applications、Genomics, Proteomics & Bioinformatics、Applied Soft Computing、BMC Genomics、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics等高水平SCI期刊发表论文90余篇。主持及承担国家自然科学基金面上项目、省重点研发计划项目、省自然科学基金面上项目等26项课题。2022-2024连续三年入选全球前2%顶尖科学家榜单。

主办单位：生命科学学院

农牧业生物资源开发与利用高校特色实验室

科学技术处

（作者：生命科学学院宋希亮供稿审核人：曾强成）