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Machine Learning for Drug-Target Interaction Prediction and Computational Drug Repositioning
2017-09-30 19:16   审核人:

报告题目:Machine Learning for Drug-Target Interaction Prediction and Computational Drug Repositioning

报告时间:10月16日上午10:00

报告地点:校本部升华后楼215

报告人曾坚阳清华大学(青年千人)

Abstract:

The emergence of large-scale genomic, chemical and pharmacological data provides new opportunities for drug discovery and repositioning. In this talk, I will present our recent progress on applying machine learning algorithms for drug-target interaction prediction and computational drug repositioning (i.e., finding the new uses of old drugs). First, we develop a new computational pipeline, called DTINet, to predict novel drug-target interactions (DTIs) from a constructed heterogeneous network, which integrates diverse drug-related information. Second, we propose DeepCPI, a new framework that combines feature embedding (a technique of representation learning) with deep learning for predicting compound-protein interactions at large scale. In addition to comprehensive computational tests on real biological data, we have we have experimentally validated a number of new interactions predicted by our methods for several important protein targets, including COX proteins, and the GPCR proteins GLP-1R and RXFP4. Both our computational and wet-lab experimental results suggest that our algorithms can offer a useful and powerful pipeline for drug development and drug repositioning at large scale.

个人简介:

曾坚阳,清华大学交叉信息研究院,Tenure-track助理教授(副高职称),博士生导师,入选中组部组织的第五批“青年千人计划”。于1999年和2002年分别获得浙江大学的学士和硕士学位。2011年,在美国杜克大学(Duke University)获得计算机科学博士学位。2011年至2012年期间,在杜克大学计算机科学系和杜克医学院从事博士后研究。于2006年获得国际会议International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT'05)的最佳论文奖。于2012年被卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)评为Finalist for a Lane Fellowship in Computational Biology。2012年作为海外人才被引进清华大学交叉信息研究院。目前主要研究方向包括计算生物学、机器学习和大规模数据分析。已在国际核心期刊和会议上发表论文40余篇,其中包括《自然》(Nature)杂志、《自然》杂志子刊《自然通讯》(Nature Communications)、《细胞》杂志子刊《细胞系统》(Cell Systems)、Nucleic Acids Research、Bioinformatics、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、计算生物学和人工智能领域的国际一流会议RECOMB、ISMB和AAAI等。在计算生物学领域和人工智能的国际一流会议ISMB、RECOMB、IJCAI上担任程序委员会委员。更多信息可查阅http://iiis.tsinghua.edu.cn/zengjy或者http://iiis.tsinghua.edu.cn/~compbio


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