报告时间：2019年3月22日 9:30-10:30
报告摘要：
生物基因调控网络是描述生物基因互相影响互相调控组成的网络。传统上大部分研究者假定基因调控网络是随时间不变的，但是有很多研究已经发现基因调控网络的连接是随时间或者环境变化的。我们提出用高维非线性常微分方程刻画基因调控网络的内在机理。同时我们对基因之间的调控函数不做任何参数函数的假设，而是直接从函数型数据中估计。我们可以估计出基因之间的调控函数在什么时间段是零，所以我们估计的基因调控网络可以随时间变化。我们的方法还可以在很多别的网络数据中应用，比如生物神经网络。
报告者简介：
曹际国博士, 加拿大温哥华西蒙弗雷泽大学(Simon Fraser University)统计与精算系副教授，加拿大数据科学国家特聘教授(Canada Research Chair in Data Science)，国际泛华统计家协会加拿大分会执行委员，现担任四个国际优秀统计期刊（Biometrics，Canadian Journal of Statistics, Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics和 Statistics and Probability Letters）副主编。曹际国2006年获得加拿大麦吉尔大学(McGill University) 博士，2007年美国耶鲁大学博士后出站，长期从事函数型数据分析(functional data analysis) 和估计微分方程参数的研究.曹际国2010年选为美国统计与应用数学科学学院研究员 (Fellow at Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute), 2009年获得加拿大统计学会优秀学者奖 (AusCan Scholar, Statistical Society of Canada), 近些年来在Journal of the American Statistical Association (JASA), Journal of the Royal Statistical Society, Series B (JRSSB)，Biometrics等国际统计期刊中发表超过60篇文章。