创新生物标志物系列讲座第二期|基于组学数据和机器学习的生物标志物
生物标志物在临床的应用非常广泛，包括高危人群的早筛，病患人群的个性化用药，免疫治疗等。近年来生物标志物领域的创新发现迅速增加，这要归功于基础科研和转化医学中的生物组学技术，包括表观，基因组，转录组，宏基因组，蛋白代谢组等。那么如何利用这些组学技术开展标志物的研究？如何选择合适的技术方案？面对研究过程中产生的大量数据该如何处理？又如何解决一些临床微量复杂样本的研究呢？
创新生物标志物系列讲座第二期如约而至。上一期课程我们介绍了高灵敏度的olink技术在生物标志物研究中的应用。本次课程我们主要介绍基于表观技术的标志物创新解决方案以及组学数据和机器学习在生物标志物的应用，欢迎各位老师积极报名参加！
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会议时间
2022年5月13日（周五）下午15:00
会议内容
报告一（15:00-15:50）
基于组学数据和机器学习的生物标志物
王亮
伯豪生物产品线总监
毕业于华中农业大学，曾参与多项国家“863”计划项目和国家自然科学基金项目，发表论文3篇，其中包括参与瑞金医院的研究项目，成果发表在brain（IF>11）上。在基因组学、生物信息学领域经过7年的专业积累，精通高二代测序和基因芯片技术的应用及数据分析，在非编码RNA的功能、单细胞测序、空间转录组学大数据挖掘等方向有丰富的项目经验。
报告二（15:50-16:30）
液体活检样本中cfDNA甲基化研究的创新解决方案
郭清艳
伯豪生物表观线产品经理
主要负责DNA甲基化，RNA甲基化，单细胞DNA甲基化以及染色质可及性研究等表观基因组学相关产品的技术应用和开发。参与过多项国自然科学基金项目，擅长基于DNA甲基化标志物的挖掘以及多组学的联合研究。
参与方式
往期回顾
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