（通讯员：关迪）2023年5月10日下午13时30分，邓明华教授莅临我院做学术报告，本次报告由437必赢会员中心网页版/科研处承办，会议由邓明华教授主讲，学院部分老师和研究生参加了本次学术报告，会议由学院统计系主任杨凯主持。
报告题目：基于深度学习的生物信息学应用
邓明华：北京大学数学科学学院教授。1987年9月-1998年1月在北京大学数学科学学院学习，毕业后留校工作至今。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。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，1项数学天元基金项目和1项科技部863项目，先后参加3项科技部973项目和2项科技部重点研发项目。
报告开始之前，我院系主任杨凯向同学们介绍了主讲人邓明华教授并代表学院对邓明华教授为我们作报告表达了热烈的欢迎。
此次学术报告中，邓明华教授分别从背景、卷积神经网络、自编码器、迁移学习这四个方面向同学们讲解有关基于深度学习的生物信息学应用的相关知识。首先邓明华教授向同学们介绍了常用深度学习模型，接着又向同学们介绍了多层感知器（MLP）是函数的参数化表示以及邓明华教授的团队近期的课题研究工作。接下来的报告中，邓明华教授带领同学们了解了卷积的统计学含义、卷积步骤和邓明华教授的团队的有关卷积的研究方法。
邓明华教授向同学们介绍了自编码器、单细胞RNA测序（scRNA-Seq）和已有的scRNA-Seq聚类方法，并用图示的方法，进一步清晰地向同学们展示聚类效果比较和选择高方差基因、自训练策略提高了聚类效果。然后清晰且简洁地给同学们总结了scziDesk。
最后邓明华教授向我们讲解了单细胞测序数据标注scMRA。其中包括细胞注释、多源数据标注以及邓明华教授团队的研究方法：scMRA。邓明华教授通过图示详细地向同学们介绍了降噪ZINB模型以及模拟数据实验。
本次报告虽然只有短短的1个小时，但现场气氛活跃且效果非常好。邓明华教授以生活实例出发，用通俗易懂的语言讲述了相关知识点，会议结束后，我院教师向邓明华教授提出了自己的想法和疑问，邓明华教授都一一进行了详细且细致的讲解。本次报告不论老师还是学生都收获满满。
这次活动同学们都收获颇丰，获益颇多。激发了同学们的学习热情，也对同学们专业交流起到了积极作用。相信437必赢会员中心网页版的同学们能够在此次讲座的影响下，可以不断提升自己，努力学习专业知识，增强自己的综合能力，勇于开拓，求实创新，让自己更上一层楼！
（审核人：王丹、王纯杰）
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2023年5月10日
