报告题目：基因调控的人工智能设计

报告时间：2020年12月18日下午2:00-3:00

报告地点：人工智能学院南楼328

报告嘉宾：汪小我，自动化系/北京信息科学与技术国家研究中心 清华大学

报告题目：基因调控的人工智能设计

摘要：近年来，基因的编辑与合成等生物技术取得突破，使得我们从最底层设计和构建生物系统成为可能。将细胞作为调控对象，将极大地扩展智能控制研究的内涵。人工智能技术与合成生物学的交叉具有颠覆性，未来将可能对促进代谢工程、分子育种、基因治疗等领域的发展产生深远影响。如何发展智能技术实现人工生物系统的优化设计和精确控制是我们面临的挑战与机遇。

我们近期尝试用深度学习模型来设计和产生全新的基因调控元件。过去，人工元件的获取主要通过对自然元件的简单改造，例如通过对天然序列的随机突变、功能片段拼接组合等方法，结合定向进化等实验来筛选获得新的元器件。这些方法一方面成功率低，另一方面通常只能获得与天然序列非常相似的元件，难以发现全新的调控元件。我们尝试将人工智能对抗学习与合成生物实验闭环耦合，采用数据与知识双驱动的策略解析基因转录调控复杂编码模式，进而用机器学习方法优化设计获得大量全新的调控元件，完成从物理-虚拟-物理世界的迭代映射过程，从实践上探索了用AI设计基因调控元件的可行性。用人工智能优化设计大大提高生物实验筛选效率，对推动工程生物系统更加高效、安全、可控的智能化设计与构建具有参考意义。

汪小我，博士，清华大学自动化系教师，信息处理研究所副所长、博导、教授。于2003年和2008年在清华大学自动化系获工学学士学位和工学博士学位，并曾赴美国冷泉港实验室和加州大学伯克利分校访问学习，2008年起在清华大学任教至今。主要研究方向为模式识别与机器学习、生物信息学。担任中国生物工程学会青年工作委员会主任、中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会副主任、中国计算机学会生物信息学专委会常委、中国自动化学会青工委委员等。曾获全国优秀博士学位论文奖、中国自动化学会青年科学家奖，并获得国家自然科学基金优秀青年基金、教育部新世纪优秀人才计划等支持。