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第七届 国际生物信息学大会(IBW2009)将在 苏州大学 举行

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发表于 2009-4-12 23:03:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
第七届 国际生物信息学大会(IBW2009)将在 苏州大学 举行
为满足广大师生的要求,将ibw2009的报名截止日期延迟到4月15号,欢迎广大师生踊跃报名。第七届国际生物信息学大会(ibw2009)将于2009年6月19日到21日在江苏省苏州大学举办。同时在2009年6月14-18日苏州大学(本部)开设龙星课程,课程结束后可继续参加19日-21日举行的IBW2009
本次大会涉及计算基因组学、蛋白质组学、系统生物学以及生物数据挖掘等生物学的多个领域
龙星课程主要面向相关专业的研究生和青年教师,免收学费,食宿自理,欢迎广大师生的参与。详细信息可查看ibw2009的网站http://www.sysbio.org.cn/ibw/index.html                                                                           
报名邮箱:IBW2009@yahoo.cn
报名截止时间:2009年4月15号
联系电话:0512-65112418
  
关于大会报告(6月19-21日)
  演讲人                                             单  位
Chen  Luonan              Shanghai University and Osaka-Sandai University, Japan
Chen  Runsheng               CAS/Institute of Biophysics
Fan  Xiaodan                    Chinese University of Hong Kong
Hao  Bailin                         Fudan and CAS/Institute of Theoretical Physics
Han  Jingdong                  CAS/Institute of Genetics and Developmental Biology
Hong  Pengyu                   Brandeis University, USA
Jiang Hualiang                CAS/Institute of Materia Medica
Li  Cheng                           Harvard University, USA
Li  Guojun                          University of Georgia and Shandong University
Li  Wei                                Baylor College of Medicine
Li  Yixue                              Shanghai Bioinformatics Center
Liang  Jie                           University of Illinois at Chicago, USA
Liu  Xiaole Shirley             Harvard University
Long  Manyuan                The University of Chicago, USA
Shen  Bairong                   Soochow University
Tao  Louis                           Peking University
Wang Wei                          University of North Carolina at Chapel Hill, USA
Xu  Ying                             University of Georgia
Yu  Jun                               CAS/Institute of Genomics
Zeng  Rong                       Shanghai Research Center for Proteome Analysis
Zhang  Yang                     University of Kansas, USA
  
关于龙星课程(6月14-18日)
大会将邀请 芝加哥伊利诺斯大学 Pro. Jie Liang 讲授此次课程。题目为《Workshop on Computational Methods for Structural Bioinforamtics and Computational Biology》。课程将涵盖生物信息学中的关键问题,包括结构生物信息与计算生物中的计算方法等。
  
课程具体时间安排
2009.6.14:
1. Basic concepts in molecular biology: DNA, RNA, protein,
2. Dynamic programing and sequence analysis- Global, semiglobal, and local sequence alignment
3. Statistical models for evaluating aligned sequences
4. Secondary and tertiary strutures of protein
- Secondary structure prediction
5. Alignment of 3D Protein Structures
- Sequence order dependent and independent methods
6. Prediction of 3D structures - Homology model, template based method, and ab initio method
7. Membrane protein structure
2009.6.15:
1.  Geometric structure of biomolecules:
     - van der waals space filling, Richards accessible surface, Connolly's surface,
2. Geometric constructs: Voronoi diagram, Delaunay triagulation and   their weighted     versions
3. Algorithm for constructing geometric structures
4. Topological structures of biomolecule:  
       - simplicial complex, alpha shape,
          - voids and pockets.
5. Application: protein function prediction from geometric structure
2009.6.16:
1  Discrete state of biomolecules: Protein and RNA molecules
2  Generating conformational samples and technical challenges
3. Conformational Sampling with Markov chain Monte Carlo
4. Conformational Sampling with Sequential Monte Carlo- Loop entropy estimation
5. Application: the protein packing problem and the origin of voids in proteins
6. Decoy selection and potential function
      -Anfinsen's principle and mathematical structure for designing
        potential function
2009.6.17.
1. Statistical potential function for selecting protein conformation
3. Potential function by optimization for selecting conformation
4. Potential function for protein design
5. Application: global fitness landscape of protein evolution
6. Models of molecular evolution
2009.6.18:
1. Substitution rate model of DNA and protein and rate estimation:- Maximul likelihood and Bayesian Monte Carlo
2. Application: improved protein function prediction.
3. Molecular networks and chemical master equation
4. Stochastic models for moelcular network
5. State space of moelcular network and its exact characterization
6. Stochstic simulationmethod
7. Exact calculation of probability landscape
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