2026年1月10日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF生物信息学专委会、湘潭大学共同承办的“CCF走进高校”第1388场活动在湘潭大学工科楼N307成功举办。报告由湘潭大学胡凯教授主持，北京理工大学张法教授、山东大学崔学峰教授和南华大学李春权教授带来了精彩的学术报告。湘潭大学近百名师生参加了本次活动。
生物医学领域中，结合影像、分子等多模态数据的综合诊断方法为疾病精准医疗开辟了全新路径，然而不同模态数据在特征表达、结构形式上的异质性，使得现有模型难以高效融合医学影像与基因等多源数据的特征信息，为多模态数据的融合分析带来了严峻挑战。来自北京理工大学的张法教授作了题为《生物医学多模态数据中异质性和特异性的融合分析》的报告，他从多模态数据融合的现实需求出发，系统阐述了生物医学多模态数据异质性与特异性融合分析的关键技术难点，并重点分享了团队在多模态数据融合方法创新及轻度认知障碍（MCI）识别应用方面的最新研究成果。
质谱技术作为蛋白质组学、糖组学和代谢组学研究的核心支撑，其原始光谱数据的解析长期受限于非线性结构复杂性、噪声干扰以及传统数据库依赖型搜索方法的固有局限。来自山东大学的崔学峰教授在作了题为《Data-Driven Mass Spectrometry: Deep Learning for Structure Generation and Feature Detection》的报告，他针对质谱数据解析中的关键瓶颈问题，系统介绍了团队研发的四项创新性深度学习框架：基于迭代图学习与序列生成的MS2Glycan和MS2SMILES模型，分别实现了糖类和小分子的从头结构预测；采用“试错”策略的IsoFusion模型提升了同位素检测鲁棒性；结合注意力机制的MS2VEC模型则优化了大规模肽段光谱检索效率。这些数据驱动的方法在性能上显著超越了传统基于规则和数据库依赖的解析技术，为质谱数据的智能化解析提供了新范式。
Bulk组学数据与单细胞数据的融合正成为解析复杂生命系统的重要路径。Bulk技术凭借成本优势可高效获取群体水平特征，但缺乏细胞分辨率；单细胞技术虽能刻画细胞异质性，却受限于高成本与技术噪音。来自南华大学的李春权教授在报告中指出，两类数据的智能融合可同时实现“宏观群体特征”与“微观细胞细节”的协同分析。他重点分享了团队在转录调控整合分析方面的突破：通过挖掘增强子、超级增强子等顺式调控元件，构建了Bulk与单细胞数据的多模态整合框架，系统解析细胞类型特异的调控网络，并开发了TRAPT、sc2GWAS、SEdb等系列分析平台。这些工具已在全球多个国家的研究机构中广泛应用，为揭示生命系统的转录调控机制及疾病精准诊疗提供了关键技术支撑。
此次“CCF走进高校”活动的举办，为计算机学院师生提供一个与计算机领域学术大咖近距离交流的机会，让大家进一步了解生物信息领域的最新研究动态和技术发展趋势，在扩展视野的同时增长见识，进而激发学生对科研的兴趣和热情。
生物信息学是信息科学与生物学的交叉学科，运用计算机算法、数据库、机器学习及人工智能等技术解决生物学复杂问题。通过开发高性能软件工具、数据库系统和计算平台，为生命科学研究和生物工程提供关键技术支撑。顺应计算科学与生命科学深度融合及生物大数据时代趋势，中国计算机学会生物信息学专业委员会应运而生，旨在聚集国内外研究力量，提升我国学术水平与国际影响力，促进国内外学术交流与产学研合作，探索教育创新模式，培养跨学科高端人才。
湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院源于1976年，2020年揭牌成立，是湖南省唯一由省委网信办共建的网络空间安全学院。学院拥有计算机科学与技术一级学科博士点、博士后流动站及硕士点，学科进入ESI全球前1%和第五轮学科评估B级。开设计算机科学与技术、软件工程和网络空间安全3个本科专业（2个为国家一流专业）。建有省部级以上平台15个，近年承担国家级项目40余项，获省部级奖励近20项，学生获竞赛奖项400余项，已成为高水平人才培养与科研基地。
