2023年春季学期视觉计算实验室第十一次论文研读预告
时间:2023年5月26日(本周五) 09: 30 地点:望江校区基础教学楼B座318实验室 分享者:李希垚、张宛靖 Part1 分享者:李希垚 分享内容: [1]ZHAO B-W, WANG L, HU P-W, et al. Fusing higher and »
时间:2023年5月26日(本周五) 09: 30 地点:望江校区基础教学楼B座318实验室 分享者:李希垚、张宛靖 Part1 分享者:李希垚 分享内容: [1]ZHAO B-W, WANG L, HU P-W, et al. Fusing higher and »
(接上篇) 5. Bulk转录组数据分析: 转录组课程主要围绕以下四个问题展开:下一代测序技术的发展以及在转录组中的应用;RNA-Seq 数据上游分析流程;基于R 的RNA-Seq 数据下游分析流程;多样本的共表达网络和功能模块挖掘。其中,后两个方面更偏向于生物信息专业的学生,对于计算机专业的学生而言,应该重点掌握实验的原理与数据库的构建,前两个问题的具体内容如下: 1) 下一代测序技术的发展以及在转录组中的应用 下一代测序技术(NGS)的流程包括文库准备、簇生成与富集、边合成边测序、同时对数十亿个簇进行多通道处理四个方面。由于NGS具有低成本、高通量、 »
(接上篇) 3.R语言基础 本节由南京大学陈迪俊副教授主讲,着重介绍R语言在生信中进行数据分析和绘制科研图表的强大能力,主要包括:R包的安装与使用,向量、矩阵、数组、列表、数据框的结构与运算规则、线性回归与方差分析实战,以及使用R原生绘图和后续使用Adobe Illustrator(AI)对矢量图的布局与排版等,帮助我们绘制出精美的论文图表。 首先,我们需要对R语言的特性建立认识。课上了解到,R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向, »
西湖美景三月天,来自全国的生物信息学研究人员在小长假齐聚美丽杭州,于浙江大学紫金港校区生命科学学院生物信息学实验室,开展本年度浙江省生物信息学学会“生信研习班”系列科普培训活动。本次活动主题为“生物信息数据分析与可视化”,主讲人为浙江大学陈铭教授及其博士团队,以及南京大学陈迪俊副教授及其博士团队。 1. 前言——组学研究概述 在研习班开课阶段,陈铭教授介绍了生物信息学在后基因组时代面临的挑战,以及蓬勃发展的测序技术如何应用到科学研究中,同时介绍了在生物数据量持续膨胀的今天,生信分析能为科学研究带来哪些结果等。 陈铭教授在授课过程中,反复将生物信息学比作"大象",他表示,未来的研究中,哪怕是极小的分支,都要把它当作大象来看,不能片面对待。 »
2023年4月2日上午9点,视觉计算实验室2020级硕士研究生学位论文预答辩于四川大学基础教学楼B座3楼会议室进行。本次预答辩邀请了来自电子科技大学、成都信息工程大学、中电科第三十研究所和四川大学的多位硕博士导师,组成答辩专家组,实验室负责人朱敏老师担任预答辩主席。实验室全体研究生参加本次会议。 2020级硕士学位论文涉及研究方向包括图像处理、生物信息以及可视分析等领域,整体答辩流程包括PPT展示,以及30分钟评委提问与点评环节。7名同学分别从论文主题、研究背景、主要工作、创新点、结论与展望等多个方面依次进行答辩。答辩专家组针对每位同学的工作特点,从论文的选题背景、逻辑结构、实验设计、PPT展示等角度指出存在的问题,给出具体而全面的专业指导意见。答辩研究生回答专家组的问题并全程记录。 答辩结束后,专家组经过充分讨论, »
时间:2023年3月17日(本周五) 09: 30 地点:望江校区基础教学楼B座318实验室 分享者:李希垚、杨丹 Part1 分享者:李希垚 分享内容: [1] PANG S, ZHANG Y, SONG T, et al. AMDE: a novel »
时间:2022年12月11日(本周日) 09: 30 地点:腾讯会议(线上) 分享者:李希垚、杨丹 Part1 分享者:李希垚 分享内容: [1] ZHAO B-W, HU L, YOU Z-H, et al. HINGRL: predicting »
2022年12月3日09:30,视觉计算实验室2021级硕士研究生中期考核答辩在基础教学楼B座318实验室举行。实验室负责人朱敏担任本次中期考核答辩组长,线下邀请到计算机学院图象图形与软件工程研究所负责人吴志红老师、以线上接入形式邀请行业专家、四川省计算机研究院高级工程师丁春利,以及成都信息工程大学何嘉、张永清等老师作为答辩专家。 实验室负责人朱敏老师主持本次活动,首先介绍与会专家及议程安排,强调中期考核的考核要点与原则,发放评审相关材料,随后2021级硕士研究生朱佳旻、高雯雯、周怡、周锋、陈富秋、王凤杰依次进行中期考核答辩。答辩流程包含个人陈述与专家问辩。本次答辩人员的研究方向包括可视化与可视分析和生物信息学。 6位硕士研究生分别从课程学习、科研进展、学术成果、社会实践、开题进展等多方面进行个人陈述。 »