报告题目：基于深度学习的细胞标注方法SPANN和CANAL

报告摘要：本报告将介绍课题组最近开发的细胞标注算法SPANN和CANAL。SPANN的主要任务是将细胞类型标签从注释良好的scRNA-seq数据转移到新生成的单细胞分辨率的空间转录组数据，并从空间数据中发现新的细胞。 SPANN利用最优传输理论，实现了空间转录组样本和 RNA 数据原型之间的对齐，从而进行细胞类型级别的比对。CANAL在预训练基础模型(Foundation Model)上进行增量学习，通过经验回放和知识蒸馏，克服“灾难性遗忘”问题,提高细胞标注效果。同时，利用注意力机制(Attention)可以有效发现细胞类型特异的标记基因。

报告人简介：邓明华，北京大学数学科学学院教授，现任中国商业统计学会副会长，中国工业与应用数学学会数学建模专委会副主任，中国现场统计研究会统计交叉分会副理事长。邓明华1987年9月-1998年1月在北京大学数学学院学习，毕业后留校工作至今。2003年8月晋升为副教授，2006年任博士生导师，2009年8月晋升为教授。其间2001年2月－2003年8月在美国南加州大学计算分子生物学中心从事博士后研究，2009年8月-2010年1月美国耶鲁大学访问副教授。邓明华从事生物信息学研究，发表SCI论文100余篇。曾先后主持5项自然科学基金面上项目和1项863项目，先后参加3项973项目和2项科技部重点研发项目。

报告时间：2024年12月27日10：30-11:30

报告地点：同析4号楼322室