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【医学部学术讲座】—— Integrative Genomics Approach for Precision Medicine in Cancer

文章来源: 作者: 发布时间:2017年05月19日 点击数: 字体:

主讲嘉宾:黄昆   美国俄亥俄州立大学  终身教授

时间:     2017年5月22日上午 10:30 – 12:00

地点:     深圳大学医学院725会议室

主持人:   倪东 副教授

单位:医学超声关键技术国家地方联合工程实验室、广东省生物信息检测与医学超声成像重点实验

报告内容简介:

During the past decades, many studies have led to biomarkers for cancer outcome predictions, which assist clinicians on selecting the right treatment strategy. These biomarkers include both histopathological features and various types of omic data. However, there is a lack of a unified means for patient stratification which can effectively integrate the heterogeneous types of molecular and clinical data and improve accuracy on patient outcome prediction. I will present our recent work on integrating multiple types of omic data with histopathological features based on quantitative bioimage analysis using machine learning and visualization approaches.

报告嘉宾简介:

黄昆,男,博士,美国俄亥俄州立大学生物医学信息学系终身教授,任医学院副院长(主管基因组信息学与精准医学),医学院教授委员会委员, 生物信息学与计算生物学部主任,综合癌症中心生物医学信息共享资源高级顾问,同时是计算机科学与技术系,电子与计算机工程系,生物医学工程系,病理系,以及生物物理专业的兼职教授。黄昆教授具有独特的跨学科背景,长期从事生物信息学,生物图像信息学,生物医学数据可视化以及机器学习方面的研究,尤其是在大规模数字病理图像分析以及整合基因组学方面的研究及其在癌症及脑科学方面应用处于国际领先地位。 发表研究论文154篇(杂志89篇,会议65篇),发表在包括Science (1篇,IF 33.6),Nature (1篇,IF 41.46), Cell (2篇,IF 32.24), Nature Cell Biology (2篇,IF 19.68), Neuron (1篇,IF 15.77), Cancer Research (1篇,IF 9.33),Nucleic Acids Research (3篇,IF 9.11), PLoS Computational Biology (2篇,IF 4.62), Bioinformatics (2篇,IF 4.98)等高影响杂志上;其Google H-因子为28。 获得美国医学信息学会转化信息学峰会2010年优秀论文奖,2016年Marco Ramoni最佳论文奖(唯一获奖团队),IEEE科学数据可视化大会(SciVis)2013年数据可视化竞赛奖(唯一获奖团队)。黄昆教授是BMC Medical Genomics杂志主编(Section Editor, IF 2.87)。当前主持美国癌症研究院(NCI)项目2项(U01一项,CPTAC合作一项),美国健康研究院(NIH)项目一项(R01),美国国家科学基金会(NSF)项目(ABI)一项,同时参与多项NIH项目,完成主持多项NCI, 美国能源部, 美国国防部等研究项目。黄昆教授还是美国脑计划的积极参与者,其当前共同主持一项关于大脑发育的人类科学前沿国际合作项目(Human Frontier Science Program, 项目主持人来自美国,英国,奥地利, 资助率3%)。黄昆教授同时担任美国癌症研究院(NCI)癌症系统生物学(CCSB)数据与软件工作组,临床蛋白组学(CPTAC)数据分析工作组,癌症基因图谱(TCGA)泛癌工作组成员。参与组织主持多项国际会议。

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