西湖大学郭天南：蛋白质组大数据和人工智能的临床应用

　　高通量蛋白质组技术的进步驱动了大队列级别的临床蛋白质组研究的深度不断拓展。2020年1月10日上午，SCIEX特邀西湖大学特聘研究员郭天南进行网络讲座，为大家介绍《蛋白质组大数据和人工智能的临床应用》，将具体探讨蛋白质组大数据的方法学进展，以及其结合人工智能在医学中的应用。敬请期待！

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　　报告简介：近年来，多项技术创新推动蛋白质组学经历着深刻的变革。蛋白质组分析的通量在近5年提高了10倍以上，所需的样本量降低了10倍以上，单个蛋白质组实验包含的样本数量达到百和千的级别，每个样本中被检测到的蛋白质数量也增加了至少2倍。高通量蛋白质组技术的进步驱动了越来越多的临床样本的蛋白质组被检测，并与其基因组和转录组进行综合分析，以期对疾病诊疗的更为精准的指导。

西湖大学特聘研究员 郭天南

　　2006年毕业于华中科技大学同济医学院临床医学七年制，同时获得武汉大学生物科学双学位。2012年获得新加坡南洋理工大学博士学位。2012-2017年在瑞士苏黎世联邦理工大学Ruedi Aebersold教授实验室从事博士后研究。2017年初在澳大利亚悉尼大学儿童医学研究所ProCan任Scientific Director，肿瘤蛋白质组Group Leader，悉尼大学医学院兼聘高级讲师。2017年8月加入西湖高等研究院任特聘研究员。长期从事蛋白质组学相关研究，在蛋白质组技术开发和临床应用上做出多项原创性技术成果。建立了一套独特的高通量临床蛋白质组方法学（高压循环-卫星扫描质谱技术，PCT-SWATH），解决了将蛋白质组学实际应用于医学临床检验的一个核心技术难题，实现了对小量临床样本的高重复性高通量的质谱分析，并将其应用于大量的临床样本（包括甲状腺癌、前列腺癌、肾癌等），结合人工智能探索生物标志物。近5年以第一作者或通讯作者在Nature Medicine，Nature Comm，Mol Oncology等发表多篇论文。更多信息请参考www.guomics.com

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