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时间：2016年9月29日下午16:00-17:00

地点：61号楼4172会议室

报告题目：基于高通量测序技术的选择性剪接事件的挖掘

报告人：李梦

主办单位：科学技术研究院

承办单位：自动化学院

报告人简介：李梦，哈尔滨工程大学博士生。本科毕业于吉林大学地球物理专业，现就读于哈尔滨工程大学攻读工学博士学位，主修模式识别与智能系统专业，2015年1月到2016年1月赴美国印第安纳大学生物信息学研究中心交流访问。研究兴趣包括生物信息学、数据挖掘、选择性剪接以及高通量数据处理。参与了多项实验室的国际交流合作：包括选择性剪接导致疾病的机制以及同义突变导致疾病的机制等等，读博士期间，在Human Mutation上发表文章一次。

报告内容简介:高通量测序极大的促进了生物信息学的发展，针对转录组的RNA-seq测序技术不仅能够较为精确的定量基因的表达水平，还能够对选择性剪接事件的水平进行预测，目前已经有多个组织发表了不同的算法来对选择性剪接的表达水平进行定量，包括MISO，rMATS，SpliceTrap和ASprofile等等，然而各个方法具有不同的优缺点，本报告系统的介绍了这几种不同的检测选择性剪接的算法，并重点介绍了MISO的原理以及详细的使用方法，并在最后介绍了MISO在几个典型问题中成功的应用。