如何应对单细胞数据中的噪声干扰一直以来都是单细胞数据分析关注的重点。针对dropout，batch effect，technique noise等噪声，大量的新算法被开发出来。然而目前还没有工作能针对一个明显干扰源，即细胞间随机异质性。不同细胞间具有天然的异质性，当我们需要研究细胞间的生物学波动时，随机异质性就成为一个强大的干扰源。在传统组学实验中，样本间随机异质性问题可以使用配对样本解决。但是单细胞由于技术限制无法对同一个细胞进行多次测量。

针对此问题，复旦大学邹欣/郝洁团队创新的提出了scSTAR算法，通过统计学模型构建真实-虚拟细胞对解决细胞样本配对问题。团队首次提出了单个细胞动态转录组的概念，并通过多个生物学和临床场景系统性显示了动态特征的价值。研究团队已经使用scSTAR对一种新的肿瘤疫苗疗法ATHENA可能机制进行研究（Liu，et al. Frontiers in oncology, 2022）。

4月10日（周一），SBC芯云讲坛：新算法，新突破--scSTAR算法在单细胞隐藏数据挖掘中的应用，特邀复旦大学医学院PI研究员，英国帝国理工大学荣誉研究员，上海市浦江人才郝洁博士，为大家介绍这项新算法所带来的突破性研究进展。
 

会议信息
 

会议主题：新算法，新突破--scSTAR算法在单细胞隐藏数据挖掘中的应用

会议时间：4月10日（周一），14:00-16:30

会议形式：网络直播

会议议程
 

① 14:00-15:00  scSTAR算法在单细胞隐藏数据挖掘中的应用
 

郝洁  博士、研究员
 

生物医学信息学博士，复旦大学医学院PI研究员，英国帝国理工大学荣誉研究员，上海市浦江人才。

研究方向：机器学习，代谢组学，蛋白组学，单细胞组学等多组学生物医学信息学新算法研究。

2004年以英国伯明翰大学电子电机工程系建系以来最高分获得电子电机工程本硕连读工程硕士一等荣誉学位，毕业论文获得当年唯一最佳设计奖。2005年获得由英国教育部长亲自签发的海外优秀学生的全额博士奖学金，在英国伯明翰大学攻读生物医学信息学博士。2010年加入英国帝国理工大学，代谢组学创史人Jeremy Nicholson教授的研究组，从事机器学习，生物信息学，化学计量学，多变量统计分析等在代谢组学等多组学领域的应用，以及算法和软件的研发。以第一作者和通讯作者在Nature Protocols, Bioinformatics, Analytical Chemistry，Briefings in Bioinformatics, Frontiers of medicine，NMR in Biomedicine等国际知名期刊上发表多篇高水平学术论文，google scholar他引近2800次。一篇文章归入Clinical Medicine学术领域同一出版年最优秀前1%，并被web of science标示为热点论文和高被引论文。已授权发明专利3项（第一发明人）。2016年入选上海市浦江人才计划。

③ 15:20-16:20  新一代“单细胞”多组学技术进展
 

冯学超  资深技术支持
 

上海生物芯片有限公司（生物芯片上海国家工程研究中心）服务平台部资深技术支持

毕业于上海交通大学，毕业至今一直从事高通量组学技术的运用与推广工作。目前担任芯片公司服务平台部技术支持，主要负责基因组，转录组，蛋白组，单细胞及空间测序等产品的多组学运用和技术推广工作。
 

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