STAB
Spatio-Temporal cell Atlas of the human Brain
实验室简介
生物医学人工智能实验室聚焦于人工智能与生物医学交叉研究,团队成员来自计算机、数学、生物、物理等不同学科背景。实验室基于多模态生物医学大数据,面向健康风险预测、智能诊疗及干预、预后评估等发展和应用人工智能算法理论与技术。近年来,围绕生物医学大数据的特点,发展了一系列人工智能算法,已成功应用于脑-肠轴、脑发育和脑疾病等场景中,相关工作发表于Nature、Science、Cell、Cell Metabolism、IEEE TPAMI、Molecular Psychiatry、Nature Communications等期刊,曾获吴文俊人工智能自然科学一等奖和教育部自然科学二等奖,承担了国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点和面上、上海市重大科技专项子课题等项目。
生物医学人工智能实验室是一个团结向上、活泼奋进的科研团队,有兴趣的应聘者可将自己的简历发给赵兴明教授。期待你们的加入!
研究方向
依托自产和国内外主流公共数据平台的基因组学、转录组学、代谢组学数据,基于长、短读段测序数据开发算法识别中国人群脑疾病遗传风险基因和变异,基于分子多组学探究脑疾病的新型致病机制,发展分子诊断算法,研究基于大数据的新型诊疗方法。
依托自产和国内外主流公共数据平台的磁共振脑影像、基因组学、电子病历、行为量表、环境因素等数据,开发基于机器学习和深度学习的影像-分子-行为等跨模态数据的整合算法,挖掘脑疾病的风险因素,为脑疾病的智能诊断提供基础。
依托自产和公共数据平台的微生物组学数据、代谢组学数据、磁共振影像数据等,开展整合长、短读段测序数据的宏基因组数据分析和算法开发、微生物物种识别与基因功能解析、病毒-细菌相互作用预测、微生物组学与影像/行为/基因组学关联分析算法开发等研究。
2023年1月26日,实验室与合作团队在Nature Communications杂志上发表了两篇题为TadA orthologs enable both cytosine and adenine editing of base editors及TadA reprogramming to generate potent miniature base editors with high precision的论文。
研究团队提出了一种无参的宏基因组组装错误识别以及校正工具metaMIC,能够精确定位组装重叠群(contig)上可能的错误区域。
潘少军同学--获2021-2022年度博士生国家奖学金 杨安怡同学--获2022年华泰科技证券奖学金
8 月29 日,团队在《BMC 医学》(BMC Medicine)杂志在线发表了题为《阿尔兹海默症患者外周血中细胞表达的改变》(“Cellular transcriptional alterations of peripheral blood in Alzheimer's disease”)的研究成果。
7月18日,生物医学AI团队在《生物信息学简讯》(Briefings in Bioinformatics)杂志在线发表了题为《MorbidGCN,基于表型和疾病的图卷机网络预测共病》(“MorbidGCN: prediction of multimorbidity with a graph convolutional network based on integration of population phenotypes and disease network”)的文章。
© Copyright 复旦大学生物医学人工智能实验室 版权所有