BIMSA > 个体和细胞水平种群演化的数学建模和数据学习
个体和细胞水平种群演化的数学建模和数据学习
组学技术的发展使得人们获得了海量的数据对种群水平的演化和种群中数量性状的演化进行分析和研究，相比之下，种群和数量遗传学自身的理论和面对如此之多的数据进行分析的统计方法仍然有待开展。本次研讨班围绕超微演化中组学数据的统计学习和经典种群演化中稳定选择对数量性状遗传多态性的影响理论展开。希望能推动数学理论在种群和数量遗传学中的应用和深化。

主要议题：
  • 细胞水平的种群超微演化，单细胞数据的统计学习
  • 数量性状和稳定选择：平均场理论下稳定选择驱动数量性状遗传多态性的维持

目标: 通过跨学科交流，推动种群和数量遗传学进化理论与相关数学和统计学理论的深度融合，尝试更严格的数学工具在演化理论建模中的应用，探索新的理论与方法支撑。
Organizer
Qi Wu
Speakers
Yupeng Cun ( )
Qi Wu ( BIMSA )
Date
12th ~ 12th November, 2025
Location
Weekday Time Venue Online ID Password
Wednesday 14:00 - 17:30 A3-2a-302 Tencent 62 839 079 0573 271828
Schedule
Time\Date Nov 12
Wed
14:00-15:00 Yupeng Cun
15:00-16:00 Qi Wu

*All time in this webpage refers to Beijing Time (GMT+8).

Program
    12th November, 2025

    14:00-15:00 Yupeng Cun

    从高维稀疏数据中学习：从群体到单细胞

    寸玉鹏，重庆医科大学附属儿童医院研究员, 2014年在德国波恩大学取得博士学位；2013年9月进入德国科隆大学转化基因组学系，在Martin Peifer教授和Roman Thomas教授的指导下进行癌症基因组和生物信息学的博士后研究；中国科学院"百人计划"技术英才入选者; 2021年8月加入重庆医科大学附属儿童医院，从事机器学习和计算基因组学的转化医学研究；已以第一或通讯作者在Nature Protocols, Theranostics, Journal of Integrative Plant Biology, Aging Cell, Bioinformatics等杂志发表了19篇学术论文，参与多篇Nature、Cell、Nature Biotechnology、Nature Genetics文章的数据分析，文章总引用次数>12000。

    15:00-16:00 Qi Wu

    引入平均场理论探讨稳定选择对种群遗传多态性的维持

    吴琦，2024年6月受聘于北京雁栖湖应用数学研究院，开展复杂性状演化建模。以（并列）一作或通讯作者在Science，Nature Genetics，PNAS，SCLS等期刊发表论文30余篇。

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吴琦, wuqi@bimsa.cn, 15810832638