12月8日上午，广州大学黄埔研究院入驻科研机构计算科技研究院主办的“生物与智能图计算”会议顺利召开。会议采取线上线下相结合的方式进行，设置两个会场，一会场主题为“生物信息”，由计科院院长石晓龙主持，二会场主题为“生物与智能图计算”，由博士生导师刘文斌教授主持，计科院全体师生参加会议。

大会邀请了来自北京大学、上海交通大学、湖南大学、兰州大学等高校的18位国内生物计算和生物信息等领域的知名学者作精彩报告，围绕深度图学习、生物信息、生物计算、可满足性问题等专题，分享研究领域前沿成果。

开幕报告

北京大学博士生导师

许进 教授

题目：四色猜想的数学证明

许进教授回顾了“四色猜想”（世界近代三大数学难题之一）问题的起因，详细阐述了他的证明思路：通过将地图转变为极大平面图，利用扩缩运算系统、2-色不变圈极大平面图以及破圈原理，将55-构形与56-构形的可约问题转化成4-基本模块的破圈问题，证明了55-构形与56-构形均可约。许进教授的证明思路将可约的不可避免完备集降为了4个，极大的推动了四色猜想的证明工作。

一会场

华南理工大学博士生导师

蔡宏民教授

题目：基于流形学习的脑网络分析方法研究

报告指出，多模态脑网络的整合分析，能够非侵入式地全面分析复杂脑疾病的演变规律，反映大脑功能的运作，在应用上为脑疾病非侵入式早期诊断，重要生物标志物发现和个性化治疗等提供基础分析方法。在这种背景下，蔡宏民教授团队提出了基于流形学习的全局谐波基识别方法和基于流形学习的局部谐波基识别方法，发现了一种新的脑网络标志物，为脑疾病的早期诊断提供了新的思路。

湖南大学信息科学与工程学院院长

国家超算长沙中心主任

李肯立教授

题目：面向高效能图神经网络的算法与体系结构协同设计

报告主要介绍了其团队在高效能图神经网络方面的一些研究工作：通过算法与体系结构的协同设计来去除计算过程中的冗余，以此来加速图神经网络。与目前的图神经网络加速器相比，其团队提出的图神经网络加速器在不损失网络精度的情况下，带来了可观的加速比并极大的降低了能耗。

会上，西北工业大学张绍武教授还带来了“癌症弹性模式挖掘与驱动基因预测”的主题报告，讲述了癌症的相关特性和发生规律；安徽大学张兴义教授围绕“Community detection in complex networks”做了主题分享；西安交通大学徐颂华教授针对“大数据智能与健康信息学”，分享了其团队的最新研究成果；中国科学院张秀军教授做了“基因调控网络建模及其在复杂生物调控机制解析中的应用”的主题报告；西安交通大学闫理贺副教授汇报了其团队在“高效荧光量子点的制备及光致发光机理研究”方面的工作；大连海事大学马宝山副教授围绕“基于极端梯度提升算法的癌症诊断分类研究”做了精彩报告。

二会场

上海交通大学博士生导师

左小磊教授

题目：分子识别的程序化调控

报告指出，分子识别是生命活动的重要基础，其团队结合框架核酸和分子识别技术，设计了一系列基于框架核酸的可程序化调控的分子识别体系，可以调控识别分子与膜蛋白之间的结合能力。

南京邮电大学博士生导师

晁洁教授

题目：DNA自组装与生物传感

报告讲述了其团队近年来的主要成果：基于不对称PCR、磷酸外切酶以及可控延伸技术，实现双嵌段DNA分子对SNP的精准识别；通过DNA成像探针与双嵌段DNA分子的特异性结合，实现对基因组SNP位点的准确标记及辅助原子力检测基因组DNA的SNP。该方法操作简便、耗时较短且花费较低，有望用于筛选高危群体、鉴定疾病基因、设计和测试药物以及生物学的基础研究。

会上，还有成都信息工程大学张葛祥教授针对“Bibliometric Analysis: Membrane Computing”阐述了膜计算发展历程；华东师范大学刘静教授分享了“A Fully-Parallel Approach of Model Checking via Probe Machine”方面的最新研究成果；湖南大学曾湘祥教授以“面向药物发现的深度图学习”为题带来了一堂内容丰富的学术报告；大连理工大学刘婵娟副教授以“面向时间敏感性的 DNA计算机制及其在博弈中的应用”为题，阐述了该机制在典型博弈问题中的应用；湖南大学宋勃升副教授围绕“膜计算理论及实现”介绍了膜计算的基础知识以及新型模型；安徽理工大学唐震老师就“计算型 DNA 链置换反应网络的构建及其应用”做了精彩报告；兰州大学李泽鹏副教授针对图论中的稳定性问题，做了“2-Rainbow domination stability of graphs”专题报告。

本次会议帮助与会师生拓宽了学术视野，提高了科研学习的能力水平，为高校相关学科领域交流互动搭建了平台，更好促进了科研交流与协作。