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【计算机科学与技术学院二十年院庆系列报告之九】Systematic Prediction of Regulatory Motifs from Human ChIP-Sequencing Data Based on a Deep Learning Framework

  • 日期:2019年12月12日
  • 作者:

 

报告题目:Systematic Prediction of Regulatory Motifs from Human ChIP-Sequencing Data Based on a Deep Learning Framework

人:刘丙强

报告时间:2019年1213日(周五)上午10:00

报告地点:图书馆报告厅南区101

报告人简介:山东大学数学学院教授、博士生导师,系统与运筹学研究所所长。研究方向为组合最优化与生物信息学。2003年毕业于山东大学数学学院基础数学专业,获学士学位。2010年毕业于山东大学数学学院运筹学与控制论专业,获博士学位。其间于2007年1月至2010年1月赴美国乔治亚大学联合培养,研究方向为生物信息学。2010年留校任教。主要研究方向为利用图与组合优化的模型与理论针对生物信息学问题进行算法设计与数据分析,研究课题包括转录因子结合位点计算预测、表达数据分析、调控网络构建等等。  

                                   

 

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