近年来致力于研究肿瘤组学大数据信息处理的理论与方法，在组学数据低维特征学习、肿瘤细胞状态的精准识别与命运调控等方面取得了若干成果。成果发表于 Nucleic Acids Research、Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Gastroenterology 等国际尖端期刊，获得国家自然科学基金优秀青年科学基金资助。

报告摘要：

"肿瘤异质性是肿瘤诊疗面临的重大挑战。近年来单细胞组学技术的发展使得从单细胞层面解读肿瘤异质性成为可能。结合国际新进展与课题组的研究成果，以肝癌、胰腺癌、白血病等为例，探讨如何在单细胞水平研究肿瘤细胞以及肿瘤微环境的异质性、如何整合单细胞组学与传统组学信息。介绍课题组新开发的肿瘤单细胞转录组分析软件 scCancer，助力肿瘤异质性研究。

主要研究肿瘤领域单细胞测序数据分析。

报告摘要：

单细胞测序技术的发展极大地促进了肿瘤异质性的研究。本次分享，将介绍古槿老师课题组新开发的肿瘤单细胞转录组分析软件 scCancer。该软件在整合了单细胞转录组数据常规分析（如聚类、差异表达分析等）的基础上，还考虑了更多肿瘤样本的特点，加入了以下肿瘤相关的分析：更全面的质控、肿瘤微环境主要细胞类型辨识、细胞恶性估计、肿瘤内部异质性分析、细胞交互分析、多样本整合分析等。所有分析均以用户友好的方式进行执行与展示。

遗传学硕士，在校期间主要从事基因组学和分子遗传学研究。参与多项国家“863”计划项目和自然科学基金项目；拥有高通量行业 8 年生信分析实战经验，累计协助完成 400 余例科研项目的设计、数据分析，培训学员上百。目前在上海QY球友会生物技术有限公司担任单细胞项目负责人，对高通量基因组学技术的应用及数据分析，尤其是 lncRNA、circRNA 等非编码 RNA 的研究，以及单细胞水平的测序技术有丰富的经验。

报告摘要：

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