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演讲摘要：在全基因组范围内识别蛋白质及非编码RNA的功能是后基因组时代科学研究极富挑战的领域之一，对于理解生命活动的内在机理、疾病治疗和新药开发都具有重要的意义。随着高通量测序技术的飞速发展，越来越多的基因组被测序，使用传统实验方法来识别蛋白质及非编码RNA功能已远远不能满足当前的需要。报告将重点介绍人工智能技术在蛋白质及非编码RNA功能预测中的应用，包括基于机器学习和复杂网络的蛋白质功能预测、非编码RNA功能预测和蛋白质相互作用能量热点识别等。
讲者简介：博士，中南大学计算机学院教授。中国计算机学会（CCF）生物信息学专委会委员，中国人工智能学会（CAAI）生物信息学与人工生命专业委员会委员。国际期刊Frontiers in Cell and Developmental Biology副主编,Current Gene Therapy编委，Frontiers in Genetics、Current Bioinformatics和Frontiers in Molecular Biosciences客座编辑。主要研究基于人工智能的生物大分子相互作用及功能预测。主持国家自然基金3项及其他省部级项目10余项。以通讯或第一作者在Nucleic Acids Research、Bioinformatics等重要期刊和RECOMB、BIBM等国际会议发表学术论文60余篇，其中8篇入选ESI高被引论文。授权发明专利5项。
第五届中国计算机学会生物信息学会议
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