上海有機所成功舉辦人工智能在質(zhì)譜技術(shù)中的應(yīng)用精品培訓(xùn)班暨人工智能在分析化學(xué)中的應(yīng)用急需緊缺人才培訓(xùn)班
7月3日-7月7日，在國家大型科學(xué)儀器中心上海有機質(zhì)譜中心的大力支持下，人工智能在分析化學(xué)中的應(yīng)用急需緊缺人才培訓(xùn)班暨人工智能在質(zhì)譜技術(shù)中的應(yīng)用精品培訓(xùn)班在中國科學(xué)院上海有機化學(xué)研究所君謀樓報告廳成功舉辦。來自全國各地共70余所高校、科研院所和企事業(yè)單位的近200名青年科研人員參加了培訓(xùn)，共同聚焦人工智能與分析化學(xué)、組學(xué)研究的交叉前沿。此次培訓(xùn)得到了中國科學(xué)院人事局和上海人社局的指導(dǎo)和支持。
開班儀式上，上海市科學(xué)技術(shù)委員會科技人才處二級調(diào)研員趙振武發(fā)表講話，介紹了上海市專業(yè)技術(shù)人才知識更新工程急需緊缺人才培養(yǎng)項目的和意義，通過聚焦前沿技術(shù)領(lǐng)域、優(yōu)化培養(yǎng)模式，為人才搭建從理論學(xué)習(xí)到實踐轉(zhuǎn)化的成長通道，培養(yǎng)造就一批創(chuàng)新型、應(yīng)用型、技術(shù)技能型人才。隨后張玉奎院士發(fā)表致辭，他指出，人工智能正深刻重塑分析化學(xué)的研究范式，從譜圖解析到組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，從實驗設(shè)計到結(jié)果預(yù)測，AI 技術(shù)為復(fù)雜體系分析提供了全新方法論，并分享了自身與AI結(jié)緣的幾個小故事。最后張院士表達了對學(xué)員們的期待，希望青年學(xué)者們趁此培訓(xùn)班的機會在交流中碰撞創(chuàng)新思路，推動分析化學(xué)智能化進程。
培訓(xùn)班邀請了 13 位該領(lǐng)域頂尖專家，帶來前沿專題分享。南開大學(xué)邵學(xué)廣教授聚焦 “人工智能與數(shù)據(jù)解析”，系統(tǒng)講解機器學(xué)習(xí)在光譜、質(zhì)譜數(shù)據(jù)降噪、特征提取中的核心算法，為復(fù)雜數(shù)據(jù)分析提供實用工具；中國科學(xué)院上海免疫與感染研究所曹勇研究員詳解 “交聯(lián)質(zhì)譜的原理與應(yīng)用”，結(jié)合蛋白質(zhì)相互作用研究案例，展示交聯(lián)質(zhì)譜在結(jié)構(gòu)生物學(xué)中的獨特價值；中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所許國旺研究員介紹 “第三代代謝組學(xué)分析新技術(shù)”，重點闡述高通量、高覆蓋代謝物檢測與 AI 數(shù)據(jù)挖掘的融合策略；西湖大學(xué)曾文鋒研究員分享 “蛋白質(zhì)組學(xué)中的 AI 模型、方法和應(yīng)用”，解析深度學(xué)習(xí)在蛋白質(zhì)鑒定、定量中的算法優(yōu)化；中國科學(xué)院生物與化學(xué)交叉研究中心朱正江研究員聚焦 “機器學(xué)習(xí)在離子淌度-質(zhì)譜代謝組學(xué)與脂質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用”，通過實際案例演示模型構(gòu)建與結(jié)果驗證邏輯；中國藥科大學(xué)李彬教授以 “質(zhì)譜成像智能化應(yīng)用”為題，講述 AI 輔助下從腦病診斷標(biāo)志物篩選到天然藥物成分定位的研究突破；湖南大學(xué)吳海龍教授介紹 “智能數(shù)學(xué)分離技術(shù)”，闡釋其如何賦能復(fù)雜生化體系質(zhì)譜精準(zhǔn)定量，解決基質(zhì)干擾難題；國家蛋白質(zhì)科學(xué)中心（北京）常乘副研究員分享 “AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)解析方法”，重點講解算法在磷酸化、糖基化等翻譯后修飾分析中的應(yīng)用；中國農(nóng)科院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所紀(jì)宏超研究員、復(fù)旦大學(xué)喬亮教授分別從 “深度學(xué)習(xí)化合物結(jié)構(gòu) - 質(zhì)譜關(guān)系建?！薄白V圖預(yù)測用于蛋白質(zhì)組修飾分析” 切入，展示深度學(xué)習(xí)在譜圖解析中的前沿進展；武漢紡織大學(xué)馮鈺锜教授、中國科學(xué)院大連化物所張麗華研究員則從色譜保留指數(shù)、蛋白質(zhì)組學(xué)新技術(shù)角度，補充了分離分析與組學(xué)研究的基礎(chǔ)方法體系；最后上海有機所郭寅龍研究員壓軸分享 “人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在質(zhì)譜成像數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用”，通過多組學(xué)成像案例，詮釋 AI 對空間代謝組分析的推動作用。
13位學(xué)者以簡明扼要且富有深度的講解方式，為學(xué)員們帶來了全面而系統(tǒng)的知識盛宴，讓學(xué)員們在相關(guān)交叉研究領(lǐng)域獲得了寶貴的學(xué)術(shù)資源和知識財富。學(xué)員們對此表現(xiàn)出極大的興趣，紛紛主動提問，積極參與討論。除專題授課外，培訓(xùn)班還設(shè)置了儀器觀摩與現(xiàn)場交流環(huán)節(jié)。
學(xué)員們普遍表示，本次培訓(xùn)班內(nèi)容兼具前沿性與實用性，專家的精彩分享與現(xiàn)場指導(dǎo)，讓他們收獲了專業(yè)知識并開拓了視野，在提升認識的同時還廣交了朋友，更搭建了跨領(lǐng)域合作的橋梁，將助力推動人工智能在分析化學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用與成果轉(zhuǎn)化。
開班致辭
專家授課
儀器現(xiàn)場交流
合影
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