万林，中国科学院数学与系统科学研究院

当前，单细胞测序技术迅猛发展，为研究细胞命运决策、细胞-细胞通讯、肿瘤微环境、大脑细胞组成与结构等生物医学中的关键科学问题提供了基础。单细胞复杂数据的建模与计算为数据科学和机器学习等提出了新的问题与挑战。最优传输技术通过学习数据分布之间的最优成本效益下的映射，为复杂数据的分析提供了有力工具。本报告，将汇报我们近期发展的基于最优传输框架的单细胞高维异质多模态数据整合方法，以及时间序列单细胞数据的动态建模与推断方法。