报告人：胡学海（华中农业大学）
邀请人：王保伟
报告时间：2023年3月11日（星期六）15:45-17:45
报告地点：科技楼南楼605
报告题目：深度学习在植物调控基因组中的应用研究
报告摘要：我们首先系统回顾深度学习在调控基因组领域的重要历史进展，总结了此领域的两个研究趋势：（1）建模200K级别的基因组序列需要与之适应的高度模块化的深度学习框架；（2）未来研究应该更好的平衡模型预测力与模型可解释性，因为后者更能满足生物学需求。然后，项目组对未来研究进行了展望，讨论了未来如何通过建模和可解释性进行新元件的设计，为植物设计育种支撑与服务。最后，作为一个实例研究，我们针对玉米、高粱、拟南芥三类模式植物共约76000核心启动子及其实验测定的启动子活性数据，构建了基于DenseNet框架的启动子活性预测模型，并依据深度可解释方法DeepLIFT对植物核心启动子内部的关键顺式元件进行了智能识别。
