【讲座通知】

华中科技大学同济公卫国际青年学者论坛

（第46期）

【主讲嘉宾】

马文静 助理教授

（香港中文大学（深圳））

【讲座主持】

郝兴杰 副教授

【讲座时间】

2026年5月29日（周五）下午15:00-17:00

【讲座主题】

计算框架与统计建模相融合的基因组学数据分析方法研究

【讲座地点】

公共卫生学院二号楼一楼112多媒体会议室

【讲者简介】

马文静博士现任香港中文大学（深圳）人工智能学院助理教授。她于埃默里大学获得计算机科学与信息学博士学位，后在密歇根大学生物统计系从事博士后研究。她的研究聚焦于开发方法与工具用于准确、高效分析高通量测序数据，包括但不限于空间、单细胞组学，旨在解决发育与疾病等领域的重要生物学问题。在方法学层面，她致力于将统计建模融入计算框架以引入生物学先验知识；在生物学层面，她关注利用多组学模态中的时间信息解析发育过程与疾病进展中的细胞动态变化规律。其研究成果发表于Nature Communications、Genome Biology等国际期刊，曾获美国统计协会（ASA）2023年度学生论文奖及MCBIOS青年科学家卓越奖等荣誉。

Dr. Wenjing Ma is currently an Assistant Professor at the School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen. She earned her PhD in Computer Science and Informatics from Emory University, and subsequently completed her postdoctoral research in the Department of Biostatistics at the University of Michigan.

Her research focuses on developing methodologies and tools for accurate and efficient analysis of high-throughput sequencing data, including spatial and single-cell omics, to address key biological issues in development, disease and related fields.

Methodologically, she integrates statistical modeling into computational frameworks to incorporate prior biological knowledge. Biologically, she leverages temporal information across multi-omics modalities to decipher the dynamic cellular patterns underlying developmental processes and disease progression.

Her research findings have been published in top-tier international journals such as Nature Communications and Genome Biology. She has received numerous honors including the 2023 Student Paper Award from the American Statistical Association (ASA) and the MCBIOS Outstanding Young Scientist Award.

【讲座简介】

近年来，测序技术在分辨率与空间信息捕获能力方面的持续突破，为解析复杂生物系统提供了前所未有的机遇，但也带来了高维数据下的计算与统计挑战，即如何准确识别关键生物学特征，并有效利用这些信息揭示组学数据中的深层信号？本讲座将介绍三项应对上述挑战的研究工作。第一项工作聚焦于时空转录组学中空间功能域动态变化的解析，通过将图变分自编码器与高斯过程相结合学习具有空间感知能力的嵌入表征，并引入最优传输模型刻画功能域随时间的动态演变过程。第二项工作介绍Cellcano，一个面向单细胞ATAC-seq数据的监督学习框架，用于实现准确且鲁棒的细胞类型鉴定，该方法利用信息熵筛选高置信度锚定细胞，从而提升跨数据集的预测性能。第三项工作介绍LRcell，一个基于回归模型的富集分析方法，通过整合单细胞标志基因信息，从RNA-seq数据中的差异表达基因推断其亚细胞类型来源。