2019年10月18日，应北京大学医学人文学院健康信息管理系的邀请，中山大学中山医学院孙小强副教授来我院逸夫楼716会议室为在校师生带来一场关于“数据驱动的生物分子网络推断、分析与应用”的精彩讲座。

    孙老师博士毕业于北京师范大学基础数学专业，博士期间在美国康奈尔大学学习计算生物学。孙老师的研究方向为生物数学和计算系统生物学，在肿瘤耐药的演化动力学模型、分子网络机制和多尺度建模方法等方面开展了系列研究，并以第一作者和通讯作者在国际知名杂志上发表论文22篇。孙老师主持国家自然科学基金（2项）、广东省自然科学基金（2项），并以骨干成员参加国自然重点项目和国家重点研发计划项目若干项。先后访问纽约大学、香港大学和北京大学等高校，开展多领域的学术交流与合作。

    孙老师的报告首先以癌症的复发与肿瘤耐药性之间关系的讨论为切入，引出肿瘤耐药性的研究问题。通过借助动态网络建模与推断的工具和方法，孙老师构建了以数据驱动的生物分子网络与分析的方法，并将其应用于临床肿瘤耐药性研究和预后研究。孙老师的报告重点探讨了基于临床组学数据的基因调控网络推断方法、原理、步骤及其在预后标志物等方面的应用分析。报告内容主要分为三部分：一是介绍基于时序数据的基因调控动态因果网络的构建和推断，二是介绍基于切片数据的调控的因果网络推断，三是简要介绍了分子调控方面的一些近期未发表的新结果。

    通过此次讲座，孙老师为医学部的师生展示了生物分子网络推断与分析方向的最新成果，并介绍了相关的因果网络构建和推断、贝叶斯Lasso等统计分析方法和分析结果的可视化展示，开阔了广大师生的学术视野。讲座结束后，来自不同专业的多位老师和同学与孙老师进行了轻松愉快的互动和深入热烈的讨论，参会师生受益颇丰。