题目：生物信息多序列对齐：评分函数、算法和评估
主讲人：潘毅（美国佐治亚州立大学、董事教授、计算机科学系主任）
日期：2019年12月12日（星期四）
时间：下午14:00 - 16:00
地点：东校园 超算中心507会议室
主持：农革 教授
摘要：
多生物序列（MSA）对齐是生物信息学和序列分析中的一项基础任务。对齐可能包含用以预测序列结构、确定序列进化关系以及发现与序列相结合的类药物化合物的有用信息，在下一代测序（NGS）数据分析中有广泛应用。MSA是NP完全问题，此外由于缺乏有效的评分方法，难以可靠地对齐序列及评估对齐结果。讲座介绍新的生物信息多序列对齐评分方法并据此设计若干多序列对齐算法。其中一个算法使用动态加权制导树以渐进方式进行多序列对齐，动态加权制导树可以令早期对齐阶段的错误在后续阶段修正。另外两个算法利用序列知识和序列一致性来生成具备生物学意义的序列对齐，其中基于序列知识的算法利用现有的生物信息学序列知识数据库Swiss-Prot等来指导序列对齐，而当缺乏序列知识数据库时，基于序列一致性的算法利用输入序列的一致性信息来取得相似效果。实验结果和理论分析显示，新的评分函数和对齐算法可有效改善常用的多序列对齐算法。
个人介绍：
潘毅博士现任美国佐治亚州立大学董事教授和计算机科学系主任。他在2013-2017年担任副院长兼生物系主任，在2006-2013年担任计算机科学系主任。潘博士于2000年加入佐治亚州立大学，并于2004年晋升为教授，2013年评为杰出大学教授，2015年被任命为董事教授（佐治亚大学系统对教职员的最高认可）。他分别于1982年和1984年获得清华大学计算机工程学士和硕士学位，1991年获得美国匹兹堡大学计算机科学博士学位。他在清华大学校友通讯和匹兹堡大学计算机科学系校友通讯中被评为杰出校友。潘博士目前的研究领域包括并行和云计算、大数据和生物信息学。至今已发表400多篇论文，其中包括230多篇SCI期刊论文和90多篇IEEE Transactions论文，此外还编撰了43本专著。根据Google学术搜索，他的著作已被引用超过11600次，当前h-index为55。潘博士曾担任20多个期刊（包括7个IEEE Transactions）的主编或编委会成员。他曾获得多个奖项，包括一项IEEE Transactions最佳论文奖、五项IEEE及其他国际会议或杂志的最佳论文奖、4项IBM Faculty Awards、IEEE BIBE杰出成就奖和IEEE杰出领导奖等。他组织了众多国际会议，并在全球60多个国际会议上发表了主题演讲。