分析病毒基因组大数据集的贝叶斯系统发育与传播动态方法(Bayesian phylogenetic and phylodynamic inferences of large viral dataset)
各部门、学科组:
兹定于2023年12月12日14点在茨坝园区205会议室进行学术交流活动,信息如下:
高健思,Fred Hutchinson癌症中心博士后。2022年获得加州大学戴维斯分校群体生物学博士学位。他通过研发新的统计与计算系统发育方法来探究宏观演化过程。博士至今主要聚焦于研发新计算方法与统计模型来分析病毒基因组数据从而推断其演化过程与传播规律;相关研究成果已发表于PNAS、Molecular Biology and Evolution等期刊中。研究兴趣还包括基于基因组大数据与现代统计学习的演化树相关方法以及新型宏观演化模型的开发等。