講座報(bào)告主題：單細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組中的非參數(shù)貝葉斯細(xì)胞類(lèi)型識(shí)別
專(zhuān)家姓名：羅翔宇
日期：2025-04-28 時(shí)間：14:00
地點(diǎn)：數(shù)科院206會(huì)議室
主辦單位：數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院
主講簡(jiǎn)介：中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院長(zhǎng)聘副教授、博士生導(dǎo)師。2018年博士畢業(yè)于香港中文大學(xué)統(tǒng)計(jì)系，2014年本科畢業(yè)于中國(guó)科技大學(xué)統(tǒng)計(jì)與金融系。羅翔宇以第一或通訊作者在JASA、AOAS、Nature Communications等國(guó)際統(tǒng)計(jì)或生物信息學(xué)期刊發(fā)表多篇研究論文。主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)、青年項(xiàng)目1項(xiàng)。曾獲得美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)頒發(fā)的W. J. Youden Award in Interlaboratory Testing。研究專(zhuān)長(zhǎng)：貝葉斯統(tǒng)計(jì)、生物信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)計(jì)算。
主講內(nèi)容簡(jiǎn)介：空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)是一種快速發(fā)展的生物技術(shù)，能夠同步測(cè)定基因表達(dá)譜和空間位點(diǎn)的位置信息。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，當(dāng)前的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已能實(shí)現(xiàn)細(xì)胞乃至亞細(xì)胞級(jí)別的分辨率，使得在組織切片內(nèi)解析細(xì)胞類(lèi)型的精細(xì)空間分布模式成為可能。然而，現(xiàn)有大多數(shù)空間細(xì)胞聚類(lèi)方法都需要預(yù)先指定準(zhǔn)確的細(xì)胞類(lèi)型數(shù)量，而這在實(shí)際探索性數(shù)據(jù)分析中往往難以確定。為解決這一問(wèn)題，我們提出了一個(gè)非參數(shù)貝葉斯模型BACT（Bayesian Cell Typing），通過(guò)整合基因表達(dá)信息和細(xì)胞空間坐標(biāo)來(lái)進(jìn)行細(xì)胞類(lèi)型推斷。該模型引入了非參數(shù)波茨先驗(yàn)以捕捉鄰近細(xì)胞間的空間依賴(lài)性，并創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)了無(wú)需預(yù)先設(shè)定即可直接從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)細(xì)胞類(lèi)型數(shù)量的功能。在三個(gè)單細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集上的評(píng)估結(jié)果表明，BACT模型在性能上優(yōu)于現(xiàn)有的空間細(xì)胞分型方法。
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