报告题目：基于单细胞和三代测序的转录组分析方法
报告时间：2022年9月23日（周五） 上午9:00-10:00
腾讯会议：435-686-9251
报告摘要：
随着测序技术的快速发展，涌现出基于多种不同测序技术的海量多组学数据，这些组学数据为发展高效的数据处理方法、挖掘癌症机理等带来了新机遇和挑战。融合基因是两个基因的部分序列相互合并形成的新基因，通常由结构变异产生。在单细胞水平探测基因融合对研究肿瘤的异质性十分重要。然而，单细胞数据有很高的噪声，目前针对大量测序数据发展的基因融合探测算法应用在单细胞上的结果并不可靠。另一方面，三代测序技术为转录本分析提供强大的分析平台，但目前分析三代转录本的计算工具还比较缺乏。本报告基于上述两个问题，介绍我们目前的两个相关工作：基于单细胞RNA测序数据的基因融合探测算法与三代Iso-seq测序数据分析。
报告人简介：
金子捷，北京大学医学部博士后，2022年博士毕业于北京大学数学科学学院概率论与数理统计专业。2011年进入gg999策略手机白菜少年班，2017年毕业于gg999策略手机白菜数学试验班。博士期间从事单细胞多组学测序数据、三代测序数据的研究，擅长统计建模与癌症基因组学数据分析。以第一作者在Nature Communications等期刊发表论文。
