题目：生物医学数据分析中的特征选择：从理论方法到实践
报告人：蒋杭进 教授 浙江大学
地点：生命学院221会议室
时间：2023年12月27日（周三），上午9:30—11:00
邀请人：陈卫华 教授
报告人简介：
蒋杭进，香港中文大学统计学博士，现任浙江大学“百人计划”研究员，博导，浙江省生物信息学学会理事、副秘书长。2022年入选浙江省高层次人才计划。2023年成为教育部生物学科”101计划”生物信息学核心课程建设专家。曾访问斯坦福大学统计系Wing Hung Wong (王永雄)院士。主要关注数字健康领域，开发新型的统计和人工智能算法，助力生命健康的发展，研究方向包括计算生物学、贝叶斯数据分析和可解释的人工智能, 在 Nature Plants, Nucleic Acids Research, PLoS Computational Biology, Briefings in Bioinformatics, The Plant Journal, Statistica Sinica,The Astrophysical Journal 和Nature Astronomy 等高水平期刊上发表论文近30篇。主持或参与多项国家自然科学基金项目，浙江省重大研发计划，中国烟草总公司重大科技计划和科技部国家重点研发计划。
报告内容简介:
特征选择在数据科学中是非常关键的问题，特别是在生物医学领域，一个重要的目标就是找到能够准确预测表型(或者疾病)的生物标记。然而，由于生物数据结构非常复杂，数据类型丰富多样，导致特征选择成为一个具有很大挑战的问题。在本次报告中，我将介绍近年来课题组在这一方向上取得的一些重要进展，探讨生物数据分析过程中遇到的一些难题，和针对这些难题提出的一些统计思想。
