报告时间：2025年12月26日（周五）下午2:00
报告地点：南山1号楼415
承办系：数学系
报告一：STCC：通过共识聚类增强空间转录组数据的空间域检测
报告人：胡聪聪博士数理信息学院
摘要：空间转录组技术的快速发展产生了大量空间转录组数据，其中空间域检测（或空间聚类）是最基础的分析步骤。尽管近年来已提出多种空间域检测工具，但它们在不同数据集和实验平台上的表现存在差异。因此，充分利用不同工具的优势，通过共识策略获得更准确和稳定的结果是一项重要任务。
本研究开发了STCC，这是一个针对空间转录组数据的新型共识聚类框架，通过多种共识策略整合现有先进工具的结果，包括基于Onehot、基于平均、基于超图和基于wNMF的方法。对来自不同实验平台的模拟数据和真实数据的综合评估表明，共识聚类在不同输入参数下显著提高了聚类准确性，优于单个方法。对于具有清晰分层结构的正常组织样本，整合多个基线方法的共识聚类可获得改进结果；而对于呈现分散细胞类型分布模式的肿瘤样本，整合单个基线方法即可获得满意性能。在共识策略中，基于平均和基于超图的方法表现出最佳的精确度和稳定性。总体而言，STCC为空间转录组数据的空间域检测提供了可扩展且实用的解决方案，为空间转录组学的未来研究和应用奠定了坚实基础。
报告二： 在线列表染色下的Hadwiger猜想
报告人：顾阳妍博士数理信息学院
摘要：1984年，Kostochka和Thomason分别独立证明：每个不含
子式的图是
-可选的。关于这类图的选择数的上述上界，Norin与Postle在2023年将其改进为对任意
都成立的
，随后Postle又进一步改进为
。若再结合Delcourt与Postle的一个新的“密度增量定理”，Postle的论证可表明该上界还能进一步提升至
。我们将用于证明上述结果的，关于图的列表染色的若干定理推广到在线列表染色情形。作为推论，我们证明：每个不含子式的图都是在线
-可选的。
欢迎感兴趣的老师和学生参加！
