报告人：邓明华 北京大学 教授

报告摘要：随着单细胞人类细胞图谱 (HCA) 等大型研究计划的进行，大量的 RNA 测序数据得以汇集，这些大型单细胞图谱可以作为目标研究的参考数据。然而，由于数据集之间的批次效应 (Batch Effect) ，使得基于参考数据的学习变得困难。本报告将介绍课题组最近开发的两个算法 scSemiCluster 和 scMRA. 前者考察从单个参考数据、后者考察从多个参考数据到目标数据的标注迁移问题；算法挖掘了不同细胞类型的结构关系，在实现目标数据精确标注的同时，能够有效去除不同数据之间的批次效应。

报告人简介：邓明华，北京大学数学科学学院教授。 1987 年 9 月 -1998 年 1 月在北京大学数学学院学习，毕业后留校工作至今。 2003 年 8 月晋升为副教授， 2006 年任博士生导师， 2009 年 8 月晋升为教授。其间 2001 年 2 月－ 2003 年 8 月在美国南加州大学计算分子生物学中心从事博士后研究， 2009 年 8 月 -2010 年 1 月美国耶鲁大学访问副教授。现任中国商业统计学会副会长，中国工业与应用数学学会数学建模专业委员会副主任，中国运筹学会计算系统生物学分会理事；邓明华从事生物信息学研究，发表 SCI 论文 90 余篇。曾先后主持 6 项自然科学基金面上项目和 1 项 863 项目，参加 3 项 973 项目和 2 项科技部重点研发项目。