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美格基因·回放上线｜美格基因×华南师范大学系列专题学术沙龙（病毒组学）
发布时间：
2023-07-07
高通量测序技术及机器学习方法的快速发展，为从组学的途径深入研究病毒组提供了契机。围绕当前病毒组学领域以噬菌体、真核病毒等为对象的高通量数据，人们发展了一系列的数据挖掘和分析的共性方法和技术，这些生物信息学方法和技术主要适用于基于宏基因组或宏病毒组两种策略的病毒组学分析。同时，针对目前实际生物学问题和临床问题、人工智能方法在生物信息学领域的广泛运用，以及未来三代测序技术可能的广泛使用，病毒组学数据挖掘和分析方法和技术也面临了若干问题和挑战。
2023年6月30日，美格基因与华南师范大学共同举办的“美格基因×华南师范大学·系列专题学术沙龙（病毒组学）”于美格基因深圳总部圆满落幕。
本次会议围绕病毒组前沿研究进展&人工智能赋能病毒组研究展开，并荣幸邀请到香港城市大学孙燕妮副教授、中科院深圳先进院马迎飞研究员、中山大学施莽教授、北京大学朱怀球教授四位知名学者（排名不分先后）进行专题汇报演讲，广东美格基因科技有限公司创始人及董事长束文圣教授作开幕致辞。
美格基因将一如既往地致力于为专家学者们提供更优质的科研服务、打造更广阔的学术交流平台，期待与您共同携手谱写科研新篇章！
Part1 开幕致辞
美格基因创始人及董事长 束文圣教授
华南师范大学生命科学学院教授、广东美格基因科技有限公司创始人及董事长束文圣老师作开幕致辞。束文圣教授表示，人工智能已从特定的碎片场景迭代为更有深度、更多元的应用场景，也逐步渗透到我们生活的方方面面。他希望通过此次交流，将病毒组学向更广更深的领域推进的同时，也能促进人工智能赋能病毒组研究。
Part2 特邀嘉宾汇报
—— Application of Transformer models in characterizing mobile genetic elements (phages and plasmids)
汇报摘要：
Large language models have achieved remarkable success in various applications, such as ChatGPT. As the blueprint of life, genomes can also be modeled by language models. In this talk, I will discuss our efforts in applying language models to characterize mobile genetic elements, including phages and plasmids, in metagenomic data. Our research aims to demonstrate the potential of language models in genomics and their ability to analyze complex biological data.
—— 噬菌体合成生物学和噬菌体疗法
汇报摘要：
噬菌体具有重要的生态学功能，是分子生物学研究经典模式生物，但自然界噬菌体的极端多样性使得对其认知极为有限。近年来围绕解析噬菌体多样性和功能，设计构建工程噬菌体用于防治细菌感染这一研究目标，开展了以下工作：1）揭示了噬菌体-细菌-人体健康之间的相关性；基于肠道噬菌体培养物，解析了肠道中噬菌体可以和宿主菌长期共存的机制；2）成功开展了噬菌体疗法临床应用；3）开发了通用的噬菌体基因组精简技术，鉴定了噬菌体必需功能基因元件，获得了底盘噬菌体。该系列工作拓展了当前对于噬菌体多样性和功能的认知，为工程噬菌体研究和应用奠定了基础。今后拟在此基础上进一步构建高效、安全工程噬菌体，探索其用于防治细菌感染的路径。
—— 利用机器学习的方法探索RNA病毒圈
汇报摘要：
全球RNA病毒种类丰富多样，且病毒基因组序列高度分化，而目前对RNA病毒的鉴定仍十分依赖于已知病毒的序列同源性，这导致很多同源性极低的病毒“暗物质”没有被发现。本研究开发了基于序列和结构信息的深度学习模型，即LucaProt，并基于该方法对全球各地生境中10,487份宏转录组进行RNA病毒挖掘，将全球RNA病毒的多样性进行了巨大的扩充。在此基础上，深入研究了这些病毒的进化历史和生态学特征，从而全方位刷新了人们对RNA“病毒圈”的认识。
—— 病毒组学数据分析与AI技术的若干问题
汇报摘要：
高通量测序技术及机器学习方法的快速发展，为从组学的途径深入研究病毒组提供了契机。围绕当前病毒组学领域以噬菌体、真核病毒等为对象的高通量数据，人们发展了一系列的数据挖掘和分析的共性方法和技术，这些生物信息学方法和技术主要适用于基于宏基因组或宏病毒组两种策略的病毒组学分析。同时，针对目前实际生物学问题和临床问题、人工智能方法在生物信息学领域的广泛运用，以及未来三代测序技术可能的广泛使用，病毒组学数据挖掘和分析方法和技术也面临了若干问题和挑战。
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