1月9日，歐洲分子生物學實驗室－歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）黃淵華博士應邀到中科院廣州生物醫藥與健康研究院進行學術交流，並作了題為“Machine learning for splicing analysis with RNA-seq data”的學術報告，報告由幹細胞所李小平副研究員主持。

　　黃淵華博士的研究方向是開發機器學習方法或統計學模型來解決生物學相關的問題，主要包括基因表達及其表達效率，可變剪切及其調控因素等問題。黃淵華簡單介紹了機器學習的背景知識，包括監督學習，非監督學習以及強製學習，並舉例利用線性回歸以及多項式回歸的機器訓練模型來預測基因表達與組蛋白修飾之間的關聯，也可用於基於不同組蛋白修飾的基因聚類。隨後，他談到其博士期間的研究項目，即采用貝葉斯方法模擬RNA剪切，包括開發的DICEseq和BRIE方法從時序RNA測序以及單細胞RNA測序結果來對不同剪切異形體定量。黃淵華還介紹了目前他正在展開的研究工作，主要集中在可變剪切調控以及單細胞轉錄組建模。

　　報告結束後，黃淵華還與現場學生和科研人員進行了精彩的討論，並逐一回答了相關問題。