题  目：生物分子网络的建模与推断

内容简介：Biomolecular systems are in essence biochemical reaction networks, and the time evolution of the states of these networks can be taken as the continuous time random walk on grids. Conventional modeling methods of networked systems are based on Markov hypothesis. In the biological field, however, Markov is exceptional and non-Markov is more general. In this talk, I will first introduce a generic modeling method for biomolecular networks, then introduce, by an example, how a biomolecular network is inferred from a given set of experimental data, and finally present a simple discussion on the topic of modeling and inference.

报告人：周天寿

报告人简介：中山大学数学学院教授、博士生导师，广东省计算数学重点实验室副主任，中国运筹学会计算系统生物学专业委员会主任。研究方向：计算系统生物学。在SCI刊物发表200余篇论文，包括国际重要学术刊物PNAS, PRL和NAR（即核酸研究）。在科学出版社出版学术专著2部。2008年获国家自然科学二等奖。主持多项国家级科研项目，包括主持国家基金委重点项目2项，主持国家基金委重大研究计划/重点支持项目和集成项目各1项，主持973课题1项等。目前担任四个国际学术刊物的编委，包括国际著名综述性期刊：Current Opinions in Systems Biology。

时  间：2023年12月11日（周一）下午15：00 开始

地  点：腾讯会议271-391-626

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院/网络空间安全学院

2023年12月6日