报告题目：人工智能驱动的生命组学数据分析与理解
报告人：于卓含 助理教授 吉林大学人工智能学院
报告摘要：
随着单细胞测序、空间组学等高通量技术的快速发展，生命科学研究正逐步从单一分子特征分析向细胞状态辨识、组织空间结构刻画及复杂分子调控机制理解拓展。海量、多源、高维的生命组学数据为揭示生命活动规律和复杂疾病发生机制提供了新的研究机遇，同时也对人工智能方法的表征能力、分析精度及生物学可解释性提出了更高要求。然而，现有方法在处理组学数据时，仍面临数据稀疏与噪声干扰、复杂细胞状态难以准确辨识、空间组织关系难以有效刻画以及多层级生物学信息关联不足等挑战。针对上述问题，本报告将介绍我们在人工智能驱动的生命组学数据分析与理解方面的系列研究进展，重点围绕细胞状态表征、组织空间结构学习及关键生物学特征识别，探讨图表示学习、深度学习等人工智能技术在复杂生命组学数据分析中的应用，为深入理解细胞功能、组织结构及疾病相关生物学机制提供新的计算方法与研究思路。
报告人简介：
于卓含，吉林大学人工智能学院助理教授，博士生导师。目前研究方向主要包括单细胞组学分析、空间组学计算、生物医学人工智能。在国内外知名期刊及会议Nature Communications、Advanced Science、Briefings in Bioinformatics、AAAI等发表论文10余篇。主持国家自然科学基金青年学生基础研究项目1项，入选中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。同时还担任Advanced Science、Genome Biology、Genome Medicine、TKDE等期刊的审稿人。
报告时间：2026年10月28日星期三 15:30-17:10
报告地点：吉林大学前卫校区正新楼四楼本科生教室
