摘要:在前期基于快速傅里叶变化、蒙特卡洛、遗传算法等经典算法成功开发了蛋白质对接方法之后,我的课题组近来为了解决超大多体蛋白质相互作用复合物分子机器、医学图像处理等问题,新设计了机器学习、深度学习、图网络等高效方法,发现了一些新的机理,提高了准确度和效率,得到了实验和临床的应用和好评。这里,我将概要介绍几个典型的研究进展。
报告人:龚新奇 中国人民大学数学科学研究院
时间:2021年12月21日 13:30-14:30
腾讯会议ID: 737649645

报告人简介:龚新奇,中国人民大学数学科学研究院教授、博士生导师,清华大学结构生物学高精尖创新中心合作研究员,中国人民大学学位委员会理工分会委员,数学学院学术委员会委员和学位委员会委员,开展生物信息学和应用数学的科研和教学。哈佛大学丘成桐先生和IBM公司高性能计算的访问学者。中国生物信息学会(筹)理事,中国运筹学会计算系统生物学分会理事,中国计算机学会高级会员、生物信息学专业委员,中国工业与应用数学学会数学生命科学专业委员会委员,第一、二届中国计算机学会生物信息学大会程序委员,第十、十一届国际系统生物学与生物信息学大会程序委员,2015年11月在中国人民大学负责举办全国生物信息学与计算生物学大会,2020年11月在中国人民大学负责举办蛋白质复合物与蛋白质组学大会。已经发表的SCI学术论文有67篇,包括理论模型、计算方法和生物应用三部分,发表的杂志包括Nature、Science、PNAS、Cell Research、Proteins和Science in China等学术刊物,论文被引用次数已超过2500多次,H指数24。



邀请人:马欢飞