本次讲座陈盛泉教授聚焦单细胞表观组数据分析领域的共性难题与技术突破。指出当前单细胞表观数据存在显著短板，不仅具备百万级超高维度、超90%数值缺失、信噪比极低的数据特征，还面临批次效应干扰、稀有细胞识别困难、千万级细胞运算压力大、假阴性偏差等多重计算瓶颈，极大限制了相关研究的推进。针对上述行业痛点，陈盛泉教授团队自主研发无监督、弱监督、有监督三层一体化算法框架，全方位突破技术壁垒。其中无监督体系依托自适应迭代优化，完成数据降噪补全、批次效应校正等核心处理，创新映射方案兼顾偏差消除与真实生物差异保留，大幅降低图谱重建成本。弱监督模型融合单细胞与空间参考数据，借助贝叶斯图模型挖掘细胞空间关联，盘活公共数据资源。有监督框架依托对比学习与图网络实现细胞智能注释、识别新型亚型，还首次揭示单细胞大模型的后门攻击、数据投毒等安全隐患，为数据质控提供全新依据。讲座互动环节氛围热烈，参会人员围绕跨组学整合、超大数据集运算、跨物种数据融合、模型优化等实操难点展开深入交流。最后陈盛泉教授指出，目前相关算法仅完成理论验证，后续将深化与生物实验室的跨界协作，针对肿瘤、神经、胚胎发育等核心领域定制优化模型，推进算法落地湿实验验证，真正实现数据驱动的生命科学创新研究。