2022年12月22日上午9:30-12:00，深圳华大生命科学研究院特举办“时空组学生信分析工具的研发与应用”线上研讨会。本次研讨会邀请麻省理工学院Whitehead研究所博士后Xiaojie Qiu，深圳华大生命科学研究院时空工具算法研发负责人李美，腾讯 AI Lab 高级研究员沈荣波，深圳国家基因库副研究员麻凯龙作主题报告。北京华大生命科学研究院生物信息副研究员方双桑担任本次研讨会主持嘉宾。

- 报告1 -

专家简介：

Dr. Xiaojie Qiu is a postdoctoral research fellow in Jonathan Weissman's lab at Whitehead Institute and MIT, focusing on applying new single-cell genomics techniques (i.e. metabolic labeling based or spatially resolved single-cell assays) and building novel computational frameworks to understand the fate of cells, and to predict and manipulate it. Xiaojie did his Ph.D. at the University of Washington under the supervision of Dr. Cole Trapnell. Xiaojie's Ph.D. work made substantial contributions to the field of single-cell genomics, exemplified by the development of Monocle 2/3, which can accurately and robustly reconstruct complex developmental trajectories from scRNA-seq data. In close collaboration with Dr. Sreeram Kannan, he also developed Scribe to detect casual interactions from single-cell time-series datasets. His most recent work includes the development of dynamo, a computational framework that moves beyond conventional descriptive and statistical analyses of single cells to mechanistic and predictive modeling of single cell fates transitions. In close collaboration with BGI, Xiaojie also initialized the spateo project for spatiotemporal modeling of the spatial transcriptomic datasets, especially those generated from the impressive stereo-seq approach.

报告主题：Spateo: multidimensional spatiotemporal modeling of single-cell spatial transcriptomics.

 

- 报告2 -

专家简介：

时空工具算法研发负责人，主要从事测序工具和时空工具算法研发工作，2014年加入华大以来主导测序仪的Basecalling软件算法研发，包括BGI　SEQ500、MGI　SEQ2000、MGI　SEQ200，以及DNBSEQ TX系列测序仪，相关算法专利申请共10项，技术秘密6项，软著24项，实现了多个从0到1的算法创新。目前致力于提供Stereo-seq数据获取和解读全流程算法和解决方案，已完成时空单细胞分辨率数据获取解决方案。

报告摘要：大视场高分辨率空间转录组技术借助其大视场与超高的分辨率优势，能够揭示并回答低分辨率空间转录组无法发现与阐明的科学问题。从高分辨率空间转录组获得单细胞维度的表达谱，需要完善的数据处理与数据解读方案。其中，涉及大量的图像数据处理、转录组数据处理、图像与组学数据的整合与矫正工作。华大生命科学研究院算法团队对大视场高分辨率空间转录组数据解读方案做了大量的算法研发工作，期望提供完善、高效、高可信的针对大视场高分辨率空间转录组技术的数据分析支持。

 

- 报告3 -

专家简介：

博士毕业于华中科技大学，目前在Tencent AI Lab从事单细胞空间转录组和多组学的分析算法研究工作，结合人工智能和大数据的计算分析能力，从测序数据中挖掘生物信息。研究课题主要包括空间转录组细胞类型注释方法，空间转录组数据的空间基因分布预测方法，空间转录组细胞交互评分方法等。

报告摘要：当前主要的细胞类型注释方法基于单细胞转录组数据开发，而无法利用可能助于细胞类型识别的空间位置信息。此外，空间转录组测序数据是高维数据，往往具有较低的基因检测率，且伴随着测序技术的噪声。为了解决上述问题并充分利用空间位置信息，我们提出了Spatial-ID的空间转录组细胞注释方法，结合了迁移学习和空间信息的嵌入。Spatial-ID是一种快速的空间转录组细胞类型注释方法，利用了单细胞转录组中细胞类型的细胞表达谱信息作为参考知识，并采用图神经网络的算法描绘空间转录组中细胞的空间位置关系。迁移学习可从已有的单细胞转录组数据集迁移单细胞表达谱知识。空间信息嵌入利用细胞在空间背景下与相邻细胞之间可能存在的交互关系或共表达模式，提升细胞类型识别的准确性。   

- 报告4 -

专家简介：

 2014年加入深圳华大生命科学研究院，副研究员；2022年加入深圳国家基因库，主要从事生物信息分析、前沿算法研发和平台开发等工作。工作期间重点参与动植物基因组项目、生信异构加速方案建设、stLFR RNA组装算法研发、生信自动化计算系统开发运维、Stereo-seq时空组学技术产业定版交付、算法研发等项目工作，在Cell、Science等期刊发表成果9篇，软著8项，标准2项，专利1项。

报告摘要：短短半年时间，华大时空组学技术相关研究成果已发表于CNS顶刊，作为支撑华大时空组学技术的重要数据库，STOmicsDB致力于实现时空组学不同层次数据的整合，形成时空组学数据生态圈。STOmicsDB已率先建立时空组数据归档标准，构建了数据资源中心，将时空数据转化为时空知识。同时，STOmics　DB整合了时空分析利器，建设了时空工具组件库，可实现从样本资源到时空组学数据可视化。目前，STOmics　DB已支撑时空组学发表Nature、Science、Cell在内的11篇文章。本次研讨会将就STOmics　DB功能使用、科学数据库应用建设的必要性以及CODEPLOT计算平台的应用实践等进行介绍。

  

- 主持人介绍 -

方双桑，生物信息副研究员，中科院计算所博士，北京中医药大学博士后，现担任北京华大时空算法负责人。长期从事生物信息多组学数据挖掘算法研究与数据库搭建工作。以第一作者在NAR杂志发表3篇算法与数据库文章，其中两个数据库平台NONCODE和HERB均为领域内重要的数据资源库之一，数据库用户与访问量保持领域领先水平。以第一作者累计发表SCI文章6篇，累计引用次数超过100。入选2020年中国博士后创新人才计划项目，同时获得中国博士后面上基金一等资助1项，参与多项国家自然基金项目，重点研发计划。《分子诊断学（第4版）》理论教材编委。