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近日,《基因组蛋白质组与生物信息学报(英文)》(Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 简称GPB)公布了2023年度“中国生物信息学十大进展”评选结果。
实验室原致远课题组发表在Nature Methods杂志的合作研究成果《SODB促进空间组学数据的全面探索》(“SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data”)入选,我院是该研究成果的第一单位。
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近年来快速发展的空间组学技术(spatial omics)可同时测量细胞/组织的分子表达及空间位置信息,为解析组织微环境提供了条件。腾讯AI Lab姚建华团队、复旦大学原致远团队、德州大学达拉斯分校张奇伟团队合作开发了空间多组学数据库SODB,提供了丰富的空间多组学数据资源和分析算法。SODB利用跨模态空间多组学数据共性,将异质性数据标准化为统一数据结构。
SODB采用分布式计算和树型存储设计,处理了超过6000万个细胞的空间多组学数据。SODB提出了组织空间分子景观可视化算法SOView,支持交互式分析组织结构及marker基因, 支持多种空间组学分析算法的基准研究。
该成果发表于Nature Methods
推荐理由:领域最大的空间多组学数据库
数据链接:
https://gene.ai.tencent.com/SpatialOmics/
原文信息:
Yuan Z, Pan W, Zhao X, Zhao F, Xu Z, Li X. et al. SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data. Nature Methods 2023;20:387–99. PMID: 36797409.
原文链接:
https://doi.org/10.1038/s41592-023-01773-7
榜单评选简介:
据悉,GPB组织评选了2018年度、2019年度、2020年度、2021年度和2022年度“中国生物信息学十大进展”。今年,经过100余名国内外生物信息学领域教授/研究员推荐,初选、复选投票,以及复核程序,GPB评选出2023年度“中国生物信息学十大进展”。
作者简介:原致远,2022年6月于清华大学获博士学位,师从张奇伟教授。2022年9月加入复旦大学类脑智能科学与技术研究院,计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室,担任青年副研究员。主要从事生物信息学,特别是空间组学计算方法的研究与应用,主要涉及理论包括深度学习、统计建模及概率图模型,应用场景包括大规模脑时空图谱的构建、脑疾病及肿瘤微环境的时空建模。
近年来,以第一/通讯作者在Nature Methods (2021/2023/2024)、Nature Protocols (2024)、Nature Communications (2022/2024)、Genome Biology (2023)等发表多篇论文。相关成果获中国生物信息学十大进展、世界人工智能大会青年优秀论文奖等奖项。