一、活动介绍
为锻炼生物医学工程系学生的科研展示能力,促进学术交流与合作,由生物医学工程系主办,生物医学工程系第二党支部承办的BME研究生学术沙龙火热拉开帷幕。该活动计划每月举行一次,每次由我系两个课题组的研究生或博士后进行学术分享。
二、活动详情
活动时间:3月27日,18:20
活动地点:工学院南楼813报告厅
活动对象:生医工系本科生、研究生及博士后进行学术分享,欢迎全校师生参与交流
Everyone are welcome!
Pizza and drinks will be served!
(本次Pizza将会在活动前18:15开始供应,请大家合理安排时间,提前入场)
三、活动流程
18:20-19:00 Normal talk
19:00-19:05 Short talk
19:05-19:08 Fire talk
四、本期活动预告
【Normal talk】
梁智超(2019级博士生,刘泉影课题组)
题目:Excitatory-Inhibitory recurrent dynamic advances systematic analysis and model-based neuromodulation of in-vitro neuronal activity
报告摘要:
Recently, the computational power of living neurons with biological intelligence attract a large number of scientific explorations. Exploring the information processing mechanisms of the in-vitro neuron is an important step in constructing an intelligent information interaction platform with biological intelligence and artificial intelligence. Especially in capturing the input-output dynamics of in-vitro neurons, which facilitates the systematic understanding and neuromodulation of the neuronal dynamics. In our study, we apply the excitatory-inhibitory recurrent dynamic to capture the input-output dynamics of in-vitro neuronal activity in response to temporally varying patterns of ongoing microstimulation. In experiments with 2 sets of in vitro neurons, the established model shows great prediction accuracy in estimating the neuronal activity and enables precise neuromodulation. Systematic analysis via excitatory-inhibitory recurrent dynamic captures the stable limit cycle attractor which reflects the underlying spontaneous activity of in-vitro neurons.
报告时间:3月27日,18:20-18:40
吕嘉晖(2022级博士生,张博课题组)
报告题目:一种基于纳米磁珠的膜RNA提取方法及其在寻找癌症标志物中的应用
报告摘要:
细胞膜相关RNA(mem-RNA)已被证明具有细胞特异性并与某些疾病相关,是应用于疾病诊断、药物传递和细胞筛选的潜在生物标志物。然而,目前缺乏专用于从细胞中提取mem-RNA的方法,限制了相关研究和应用。本研究中,我们提出了一种基于两种磁性纳米颗粒的快速高效的mem-RNA分离方法,在80分钟内实现了细胞膜组分的数十倍富集及90%以上的RNA提取回收。基于此方法,我们提取并测序了典型乳腺癌细胞系的mem-RNA。与非肿瘤乳腺上皮细胞系MCF-10A相比,lncRNA和编码膜蛋白及分泌蛋白的mRNA和在mem-RNA中富集,特异的mem-RNA,如胶原蛋白编码基因COL5A1和lncRNA TALAM1,在乳腺癌细胞中显著过表达,表明了它们作为乳腺癌生物标志物的潜力。
报告时间:3月27日,18:40-19:00
【Fire talk】
张逸轩(2021级硕士生,刘泉影课题组)
报告题目:基于自监督预训练方法的大脑神经信息表征编码研究
报告摘要:
本课题旨在研究自监督学习中神经信息表征的编码方式,通过选择掩码重构代理任务和自回归预测代理任务两种常见的自监督预训练方式,并设计不同的训练细节,探究其对运动想象任务、睡眠分类任务以及脑电图去噪任务这三种不同层级的认知任务的影响。本课题从代理任务效果、下游任务效果以及神经信息表征相似度三个角度对实验进行了分析,并通过扰动实验探究信号在某些特征上的变化是否会影响神经信息表征编码。实验结果表明,在自监督预训练中,使用掩码重构代理任务或自回归预测代理任务均可实现较好的神经信息表征编码,在三种任务上均可以超越有监督方法。此外,实验发现较小尺度的补丁有利于神经信息表征编码。并且在运动想象任务和睡眠分类任务上,使用较大的掩码比例在掩码重构任务中能够促进神经信息表征编码,但在去噪任务中,不同掩码比例并未表现出明显差异。总体上,掩码重构任务相对于自回归预测任务表现更加优秀,更符合神经信息表征编码方式。最后,通过对不同通道进行扰动的实验,我们发现空间信息对神经信息编码也会有较大影响。
报告时间:3月27日,19:00-19:05
过祥森(2022级硕士生,唐建波课题组)
报告题目:基于OCT自相关函数相位分析的微细血管网络轴向血流速度测量技术
报告摘要:
光学相干层析成像(OCT)具有微米尺度的分辨率,在微细血管成像领域得到了广泛应用。在针对微细血管网络的血流速度测量方面,传统的多普勒OCT测量技术多限于较大血管,我们前期开发的相位测量技术prVz需要较长的采集时间。因此,我们提出了一种基于OCT信号自相关函数相位分析的血流速度测量技术。在血液仿体实验和小鼠活体实验中,我们验证了该技术可对0.5-12 mm/s大范围预设速度实现准确测量。同时对比现有的prVz技术,本技术可将采样时间和数据量减小近5倍。该方法可被广泛应用于微细血管网络血流速度的检测研究中。
报告时间:3月27日,19:05-19:08