2014年11月24日，应重点实验室樊小龙教授邀请，来自深圳先进技术研究所的周丰丰教授来我院做了有关融合生物学知识的交互疾病标志物检测算法的学术报告。
周丰丰教授先后毕业于中国科学技术大学，美国佐治亚大学，在国际知名期刊中发表20余篇学术论文，现工作于中国科新京澳门葡萄城深圳先进技术研究所，主要从事生物信息，数据挖掘及异构整合方面的研究。
本次报告中，周丰丰教授介绍了将已知疾病标志物作为限制因素加入分类器对疾病进行分类的方法。其他特征基因的产生遵循防止over-fitting的原则，进而在获得较少的分类因子的同时考虑到已知的疾病标志物在分类中权重，其分类模型对于优化现有分类有良好的效果，可以提升其敏感性、准确性。周丰丰教授的算法将生物实验得到的结果与数据库来源的信息有机结合，为优化疾病分类研究提供了一种可行性方案。
报告结束后，周丰丰教授耐心地解答了老师同学们的疑问，并与同学们在疾病分类问题上进行了深入的交流。
