【讲座主题】空间组学与疾病进程中的单细胞特征
【主讲嘉宾】王译博士 约翰霍普金斯大学
【讲座时间】2025年3月27日（周四）上午10:00
【讲座地点】公共卫生学院二号楼 105会议室
【报告摘要】在单细胞组学和空间转录组等高通量测序技术蓬勃发展的背景下，准确解析复杂生物数据中的时空动态信息成为一个关键挑战。本报告将介绍两个创新性计算方法：SampleClock和多样本非负空间分解(mNSF)。SampleClock算法通过多分辨率特征选择和半监督学习策略，实现了从横断面单细胞数据重建疾病动态进展过程，突破了临床随访的时间限制。在新冠患者数据分析中，该方法系统描绘了细胞因子风暴的动态进程，并揭示了IL-6信号通路在不同免疫细胞亚群中的差异化调控机制。mNSF方法则通过创新性地设计样本特异的高斯过程来建模空间相关性，首次实现了灵活的无需空间对齐的多样本空间转录组整合分析。这些方法在癌症免疫治疗和神经科学等领域的实际应用中发挥了重要作用，为理解复杂疾病机制提供了新的视角。
【嘉宾简介】王译,约翰霍普金斯大学生物统计学博士,本科毕业于清华大学，获得生物科学和数学双学位，随后在乔治华盛顿大学获得统计学硕士学位。王译博士的研究专注于开发创新的计算方法来分析复杂的生物数据，重点关注单细胞测序和空间转录组等高通量组学数据分析。她开发的算法为解析疾病机制和组织异质性提供了新的分析工具。其研究成果发表在PLOS Computational Biology等期刊。作为一名跨学科研究者，王译博士参与多项重要的合作研究，包括在新冠疫情期间对多系统炎症综合征(MIS-C)的分子机制研究、癌症免疫治疗的机制研究，以及与ENCODE项目合作开展的跨物种功能保守性研究等。
