讲座报告主题：单细胞空间转录组中的非参数贝叶斯细胞类型识别
专家姓名：罗翔宇
日期：2025-04-28 时间：14:00
地点：数科院206会议室
主办单位：数学科学学院

主讲简介：中国人民大学统计与大数据研究院长聘副教授、博士生导师。2018年博士毕业于香港中文大学统计系，2014年本科毕业于中国科技大学统计与金融系。罗翔宇以第一或通讯作者在JASA、AOAS、Nature Communications等国际统计或生物信息学期刊发表多篇研究论文。主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项。曾获得美国统计学会颁发的W. J. Youden Award in Interlaboratory Testing。研究专长：贝叶斯统计、生物信息学、统计计算。

主讲内容简介：空间转录组学是一种快速发展的生物技术，能够同步测定基因表达谱和空间位点的位置信息。随着技术的不断进步，当前的空间转录组技术已能实现细胞乃至亚细胞级别的分辨率，使得在组织切片内解析细胞类型的精细空间分布模式成为可能。然而，现有大多数空间细胞聚类方法都需要预先指定准确的细胞类型数量，而这在实际探索性数据分析中往往难以确定。为解决这一问题，我们提出了一个非参数贝叶斯模型BACT（Bayesian Cell Typing），通过整合基因表达信息和细胞空间坐标来进行细胞类型推断。该模型引入了非参数波茨先验以捕捉邻近细胞间的空间依赖性，并创新性地实现了无需预先设定即可直接从数据中自动学习细胞类型数量的功能。在三个单细胞空间转录组数据集上的评估结果表明，BACT模型在性能上优于现有的空间细胞分型方法。

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