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第1462章（第1页）

答辩教室——

苗苗扯了扯林书墨衣袖：“快看！教授回来了！不是。。。。。。他怎么拿上东西又走了啊？他、他不是评委吗？”

邵温白简单和几位教授交代了两句，便大步离开。

背影透着一股并不留恋的干脆。

很快，另一位教授站起来，抬手压了压现场逐渐变大的哗然声和议论声——

“各位稍安勿躁。邵教授刚才临时接到校方的其他安排，所以无法继续担任评委一职，接替他的教授正在赶来的路上，很快就到，还请大家保持安静，耐心等待。”

大概过了十来分钟，接替的教授才匆匆赶到。

答辩也正式开始。

第一个上台的，就是苏雨眠。

她点开PPT，笑着看向台下：“各位老师，同学，上午好。我是生命科学院研三学生苏雨眠，我的论文题目是《Mosaitegration-and-knowledge-transfer-of-single-cell-multimodal-data-with-MIDAS》，即利用MIDAS进行单细胞多模态数据的马赛克整合和知识迁移，我将从以下四个方面进行具体讲解。。。。。。”

半小时后——

苏雨眠：“。。。。。。以上就是我毕业论文的全部内容，感谢倾听。”

说完，后退半步，鞠躬。

现场如梦初醒，接着，雷鸣般的掌声响起。

“天哪！女神也太牛了吧，她讲的那些，我完全听不懂。”

“已经很照顾我们了，全程都用中文。她这篇论文原稿是英文的。”

“听不懂才正常，如果我们都听懂了，那还能上Nature-Bioteology吗？”

“虽然听得不是很明白，但我还是想说，女神的逻辑流畅度和语言表达能力太强了！”

“接下来是不是提问环节？我已经嗅到评委席上飘来的硝烟味。。。。。。”

第一个开口的是来自生命科学院的周士博周老，他曾主动向院方领导提出想带苏雨眠几人，结果没成。

虽有遗憾，不过他尊重几个孩子的选择。

甚至隐隐有种刮目相看的意味。

“不忘师恩”谁都会说，但真正落实到行动的，又有几个？

欧阳没看错人，也没等错人。

苏雨眠值得！

周士博：“既然大家都这么谦虚，那就由我来起这个头，权当抛砖引玉。苏同学，你刚才着重讲了MIDAS这种新算法的基础逻辑，以及具体运行思路和前端操作方式，却没提这种新算法出现的意义和可能带来的积极影响，可以大致说一说吗？”

苏雨眠：“众所周知，单细胞测序技术是近年来生命科学领域的突破性技术，能够检测单个细胞内的多种遗传物质与功能分子，比如RNA表达、蛋白质丰度和染色质可及性等等，从而揭示细胞在不同分子层面的异质性以及组学之间的关联，有助于更加深入地理解细胞功能，探索生命发育和疾病发生等机制。然而——”

她话锋一转，“随着测序技术的发展和测序数据的增长，不同组学组合、不同测序技术、不同测序样本的‘马赛克’式单细胞数据整合成为巨大的挑战。”

周士博点头：“确实如此。”

苏雨眠：“您问MIDAS出现的意义，我认为这应该是人类研究首次实现通用单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能，为构建大规模多组学细胞图谱、实现大规模单细胞多组学分析与知识迁移提供了重要的原创技术。。。。。。”

接着，是化学与分子工程学院的民受文，民教授——

“这种新算法对比从前的方法，有什么突出优势吗？”

这个问题很大，很泛泛，属于“万精油式”提问，套用到其他论文上也没毛病。

但苏雨眠还是想了想，认真答道：

“MIDAS假设每个细胞的多模态观测值是通过深度神经网络从两个与模态无关且解耦的隐变量生成。。。。。。其输入由不同单细胞样本（批次）的表达矩阵和批次编号向量组成。。。。。。因此可能存在不同的技术噪声、模态组合和观测特征。。。。。。MIDAS的输出包括生物状态和技术噪声两种低维表示的矩阵，以及对缺失模态和特征进行了补全并消除了批次效应的表达矩阵。”

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