ISMB/ECCB 202612–16 July · all times ETcurated for Qichen Huang
Filtered from the full program (687 talks across 139 sessions and 38 community tracks) against your work — GRN inference, dynamical-systems / physics-informed modeling, virtual-cell & perturbation prediction, self-organization & pattern formation, and generative models for biology. Grouped by time so you can build a day plan.
每张卡都标了 相关度评分(值不值得你占一个座位)、主题标签,和一句中文摘要。同一时间段内按相关度从高到低排;标了 ⧗ 的时段有撞车,需要二选一。
🏆 Challenges 是单独一条线:ISMB 上的竞赛/基准生态(DREAM、CAMDA、CAFA、CAGI、CAMI)。标了 ✎ open to enter 的是现在还能报名参加的比赛,不只是听。用上面的 Research / Challenges 切换。
核心思想把全面的组学数据,喂给以动力学系统为骨架的 physics-informed 模型,去机制性地理解并预测细胞命运决定与自组织。
- 数据
- 单细胞 / 时空转录组 · 多组学 · Perturb-seq 扰动
- 模型
- 动力学系统(ODE/PDE)× ML,physics-informed,拒绝黑箱
- 落点
- 基因调控网络 · cell-fate landscape · virtual cell · 自组织与图案生成
Nothing matches that filter.