（通讯员 吴志伟 刘星谷）4月10日下午，由统计与数学学院主办的“中南・统数”数据科学系列讲座（2026年第5期）在双创楼A栋510会议室举办。澳大利亚莫那什大学田天海教授受邀作题为“DeepCE: a deep learning framework for gene network inference in scRNA-seq data”的学术报告，本次讲座由统计与数学学院蒋锋教授主持。
田天海围绕DeepCE这一用于相关性增强基因网络推理的深度学习框架展开系统汇报。他首先介绍了DeepCE的核心设计逻辑，该框架通过整合双向门控循环单元（BiGRU）与卷积神经网络（CNN），强化了对动态调控信息的提取能力：其中BiGRU用于捕捉动态时间依赖关系，CNN则聚焦于单细胞数据中的局部空间模式，以此实现对复杂基因
基因相互作用的挖掘，生成高质量的基因调控网络（GRNs）。随后，他详细阐释了该框架的技术优势，通过对噪声基因表达数据进行平滑处理、提取时滞调控信号、过滤虚假相关性，有效提升了基因网络推理的准确性与鲁棒性。最后，田天海教授结合自身研究成果，系统展示了该方法在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据基因网络推理场景中的应用价值，为相关领域的研究提供了创新思路与技术参考。
本次讲座不仅让在场师生深入了解了深度学习在单细胞基因网络推理领域的前沿进展，启发了对统计建模、深度学习与生物信息学交叉研究的思考，也为相关领域的学术交流与合作搭建了重要平台，进一步活跃了学院的学术氛围。
审核人：梁娜
