4月27日，一场学术的盛宴在深圳市深圳理工大学（筹）隆重举行。由广东省生物信息学会主办、深圳理工大学（筹）承办、深圳国家基因库协办的2024年广东省生物信息学会年会在此圆满落幕。主题围绕“生物信息前沿技术和人工智能”展开，吸引了众多生物信息学领域的专家学者和业界精英。
中山大学中山眼科中心谢志教授
大会开幕式上，广东省生物信息学会理事长、中山大学中山眼科中心谢志教授担任主持，他首先代表学会向承办方深圳理工大学（筹）和协办方深圳国家基因库表达了衷心的感谢，并对莅临会议的嘉宾和赞助商表示了诚挚的谢意。
深圳理工大学（筹）计算机科学与控制工程院潘毅院长
深圳理工大学（筹）计算机科学与控制工程院创院院长潘毅教授作为本次会议的东道主发表了开场致辞，他表达了对广东省生物信息学会将本次会议的举办地选定在深圳理工大学的感谢，深圳理工大学是依托中国科学院深圳先进技术研究院建设的新型研究型大学，位于光明科学城。他表示深圳理工大学正广纳贤才，积极推进学科建设和人才培养，将深圳理工大学发展为高精尖型高等学府。
广州国家实验室李亦学教授
随后，中国生物信息学会（筹）副理事长、广州国家实验室国家生物数据中心体系粤港澳大湾区节点主任李亦学教授发表了重要致辞。在致辞中，李亦学教授强调了学术交流对科学发展的重要性，并指出这是推动科技进步的关键动力。他特别提到，我们应学习习总书记的指示，即科学家要研究真问题、真研究问题和真解决问题，确保科研工作的针对性和实效性。他强调，广东省生物信息学会应当为大湾区的研究人员提供更为广泛的交流合作平台，共同探索科学前沿，推动区域科研水平提升，展现广东省乃至粤港澳大湾区的学术特色。他还表示，广州国家实验室也期待吸纳更多优秀人才。
华南理工大学蔡宏民教授
大会致辞结束后，会议进入专家演讲环节，由广东省生物信息学会理事、本次会议学术委员会委员华南理工大学蔡宏民教授、中山大学李伟忠教授、广州医科大学张文亮教授、深圳国家基因库游丽金老师担任主持。
贺雄雷，中山大学教授，国家杰青、长江学者
演讲题目：Tree of life at two levels: from species to cell
贺雄雷教授介绍了近期课题组的工作，分析了进化生物学与群体遗传学的研究方法阐明多细胞生物的胚胎发育过程的可能性。文章讨论了如何将关注随机性的进化生物学理论与关注确定性的发育生物学问题进行融合。并且，在高分辨率细胞谱系数据不断积累的今天，该文章对这种融合为多细胞生物的发育过程的计量化与理论化提供的新思路进行了展望。
李金艳，深圳理工大学教授，国家级海外人才
演讲题目：从结构到能量：“水挤水密”双疏水理论以及对抗学习生成式人工智能
李金艳教授聚焦于结构生物学的热点问题：怎样识别蛋白复合物中的绑定能量高位氨基酸子集。其团队提出了两个解决方法，一是“水挤水密”双疏水生物理论以及最大二分子图数据挖掘算法；二是对抗式和生成式联用的人工智能深度学习算法去预测哪些需要进行突变的氨基酸位置。这些理论和算法对蛋白药物以及mRNA疫苗设计优化将带来很多益处。
李帅成，香港城市大学教授
演讲题目：断裂-融合-桥基因组重排的层次结构
Breakage-fusion-bridge（BFB）是导致多种癌症中基因组重排的机制，李帅成教授介绍了其团队开发的新软件Ambigram，专门设计用于识别和重构复杂BFB重排事件。这些复杂事件涉及各种变化，例如缺失、复制、插入和易位，拓宽了研究人员对基因组动态的理解。Ambigram可以应对不同测序深度和肿瘤纯度，具有很强的鲁棒性，使其成为癌症研究的多功能工具。
赖力鹏，晶泰科技联合创始人、人工智能负责人
演讲题目：深度学习及大模型技术在生物药研发中的机会与实践
赖力鹏博士在报告中探讨和分享了深度学习与大模型技术在当前快速进步的背景下，如何为生物药研发带来新的机遇，并展示了其团队在这一过程中的具体实践案例。这些实验案例包括如何运用预训练模型来改善对特定分子类型的氨基酸序列的表征；利用多智能体框架进行特定抗体分子设计的流程开发；以及基于细胞表型数据，搭建分子功能评价的多模态模型。
彭绍亮，湖南大学教授，长江学者、二级教授
演讲题目：神农GPT：跨模态药诊大模型
彭绍亮教授在演讲中介绍了国产药物大模型-神农GPT，可以辅助医生精准处方和患者精准服药。团队长期致力于基于海量的多源异构生物医药多模态大模型，研究高通量药物发现大模型关键技术。利用多模态联合深度学习技术，获得具有可解释性的节点嵌入表示，提升了AIDD模型的可解释性，实现了高通量药物大数据和人工智能双驱动下的干湿实验闭环研究。
李杰夫，南方科技大学副研究员
演讲题目：基于异构计算的生物序列分析技术
随着测序数据以超越摩尔定律的速度快速积累，以CPU为主的现有生物序列分析体系将面临数据永远分析不完的风险。报告介绍了包括序列比对、相似性搜索和转录组定量问题的异构算法，通过引入GPU等计算加速器，可以在保持计算准度的前提下大幅降低序列分析消耗的时间和计算资源，增加了可分析的数据规模，达到TB~PB级别。
刘永鑫（由课题组博士后高云云代讲），中国农业科学院深圳农业基因组研究所研究员
演讲题目：iMeta期刊宣讲
“iMeta”是一本关注于微生物组和生物信息交叉学科的高水平期刊，由生物物理学会肠道菌群分会和热心肠研究院携手威立出版社共同主办。从第1卷第1期开始，所有文章被收录在ESCI、Biological Abstracts和BlOSIS Previews中，2024年将获得首个影响因子。据不完全统计，iMeta是亚太地区第一本被ESCI收录的高水平(IF>15)微生物学期刊。
吴浩，深圳理工大学教授，国家级海外人才
演讲题目：Learning context-aware distributed gene representations in spatial transcriptomics with SpaCEX
空间转录组技术旨在对细胞的基因表达进行定量测量，同时提供细胞在组织空间的具体位置信息。吴浩教授介绍了团队近期开发的软件SpaCEX，通过小样本学习SpaCEX软件可以高效的处理数据，克服了跨样本间的数据伪影与异质性。通过模型生成的基因嵌入特征，团队开发了一系列用于下游数据分析的计算方法，这包括：识别与疾病相关的基因，空间差异基因，基因与基因的相互作用等。
彭广敦，中科院广州健康院研究员，国家高层次青年人才
演讲题目：单细胞、空间的组学数据融合
彭广敦教授介绍了一种名为MISAR-seq的空间多组学技术，该技术通过微流控芯片依赖的靶向barcode递送系统，在保留细胞空间位置信息的前提下同时实现了细胞内ATAC和RNA两种组学信息的捕获，并成功将其应用在了胚胎期小鼠脑发育机制的研究中，不仅首次构建出了小鼠脑发育的时空多组学图谱，同时也揭示了启动子及增强子形成的顺式调控元件在脑发育中的具体调控机制。
于福龙，广州实验室研究员，国家级海外青年人才
演讲题目：结合单细胞基因组学和机器学习解读人类遗传表型
大多数基因组变异位于非编码区域，使得它们的功能解读变得困难。随着单细胞测序技术的迅速发展，于福龙团队开发的SCAVENGE和HemeMap机器学习算法能够在单细胞层面研究细胞功能及其背后的基因调控机制，从而实现遗传变异到功能的转化。
苗智超，广州实验室研究员，国家级海外青年人才
演讲题目：RNA三维结构预测发展与展望
苗智超研究员以新冠侵染过程的生物信息学分析为报告题目，详细讲解了团队的科研方向和研究的内容，以及RNA三维结构预测在COVID-19翻译起始中的作用。介绍了具有国际影响力的RNA-Puzzles项目--全球RNA三维结构预测比赛。计算生物学中的单细胞组学和RNA结构生物学极大地促进了对新冠病毒入侵和相关免疫过程的研究。
李磊，深圳湾实验室特聘研究员，国家级海外青年人才
演讲题目：基于多组学数据的计算方法解析肿瘤易感机理
选择性多聚腺苷化（APA）是基因转录后调控的重要过程。李磊研究员团队通过全面整合转录组和基因组学数据进行泛癌症APA 全转录组关联性分析（TWAS），在22种癌症类型中发现了一类独特的APA介导的癌症易感基因。全面分析人类18种基础状态的免疫细胞类型和8种刺激条件下的免疫细胞类型，提出了位于基因3′UTR的选择性多聚腺苷酸化（APA）的遗传变异（3′aQTL）可用来解读新的疾病风险易感位点的理论。
徐鹰，南方科技大学教授，国家级海外人才
演讲题目：大数据时代的肿瘤科学
徐鹰教授谈及关于肿瘤的发生发展，我们的了解基本来自对实验室培养皿中的肿瘤细胞、小鼠身上种植的肿瘤分析获得。这些认知上的偏差导致我们对肿瘤的治疗能力有限。徐鹰教授介绍了如何通过肿瘤大数据分析，指导我们在化学水平理清肿瘤演化的驱动力及机理。
王宏伟，中山大学中山眼科中心副研究员
演讲题目：非经典开放阅读框编码隐性新生抗原的系统识别和免疫应答研究
基于新生抗原的肿瘤免疫治疗在个性化精准医学中显示出巨大的应用潜力，有望成为人类对抗肿瘤的有力手段。王宏伟副研究员介绍了非经典翻译事件是否能够扩展用于肿瘤免疫治疗的靶向表位。泛癌分析揭示了大量非经典翻译来源的潜在MHC-I类新生抗原，并通过多种实验技术进一步验证了它们的免疫原性。
会议期间，专家们与参会者进行了积极的互动，共同探讨生物信息学领域的最新动态和发展趋势。最后，潘毅教授宣布本次会议圆满成功，并对未来广东省生物信息学会的工作寄予厚望。此次年会的成功举办，不仅为广东省乃至全国的生物信息学研究者提供了一个展示成果、交流思想的重要平台，也为推动生物信息学领域的学术进步和产业发展注入了新的活力。
特别鸣谢（排名不分先后）：
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