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慈濟大學攜手英國艾希特大學 舉辦統計基因體工作坊

TCnews 慈善新聞網

發布於 2天前
慈大-英國Exeter大學統計基因體工作坊

午後三點,精緻的茶點與咖啡擺滿長桌,但參與的學員們卻無暇顧及,這是在慈濟大學舉辦的「第二屆統計基因體工作坊」實作課現場,大家緊盯著電腦螢幕、熱烈與助教討論,全神貫注地探索「全基因組關聯分析(GWAS)」資料。由英國艾希特大學(University of Exeter)Dr. Harry Green 擔任主講,帶領研究團隊前來教導校內跨系所教授與臨床研究員,直接用電腦挑戰當前國際最前沿的醫學大數據分析。

本次工作坊自 6 月 29 日至 7 月 2 日展開為期四天的密集培訓。今年度講師陣容堅強,特別邀請英國艾希特大學(University of Exeter)Dr. Harry Green 與 Dr. Robin Beaumont 親自主持,並結合印度理工學院 Prof. M. Michael Gromiha、新加坡國立大學客座教授 Dr. Sarah Bailey,以及香港中文大學於葛暢博士(Dr. Gechang Yu)等國際頂尖學者。課程圍繞四大核心領域:UK Biobank 的全基因組關聯分析(GWAS)、運用 Google DeepMind 研發之 AlphaFold 預測 AI 蛋白結構、多基因風險評分(PRS)疾病預測技術,以及透過孟德爾隨機化(MR)釐清因果關係。

首日上午,Dr. Harry Green 帶領學員回顧遺傳學從孟德爾豌豆實驗到現代大數據時代的演進。他強調,隨著基因定序成本斷崖式下降,「人類產生基因數據的能力,成長速度已遠遠超越電腦處理資訊的能力。」他以擁有 50 萬人規模、數據量高達 30PB(相當於兩千台筆記型電腦容量)的英國生物樣本庫(UK Biobank)為例,說明串聯電子病歷後,如何能協助研究人員深入探討遺傳變異與人類疾病的關聯性。

國艾希特大學Dr.Harry Green

隨後,Dr. Robin Beaumont 則為學員揭開基因組中佔 98% 的「非編碼區(Non-coding genome)」神祕面紗。他指出,理解非編碼基因組是人類遺傳學的下一個重大挑戰。Dr. Beaumont 分享了團隊開發的稀有變異分析框架,並展示非編碼區的變異對蛋白質生成的影響。他以身高研究為例,說明團隊如何在傳統 GWAS 無法解釋的區域中,透過非編碼區的稀有變異,成功發現影響身高的關鍵「FGF18 基因」。

國艾希特大學Dr.Robin Beaumont

工作坊召集人、慈濟大學工程科技學院院長許豪仁表示,本工作坊能順利舉辦,特別感謝慈大醫資系校友魯精湛居間協調。魯校友於艾希特大學攻讀博士期間心繫母校,積極促成此國際合作。工作坊自 2025 年開辦第一屆以來成果斐然,今年第二屆報名人數更翻倍成長,報到率近九成。

參與學員涵蓋校內多個重要學系,包括醫學系、醫學檢驗生物技術學系、臨床藥學研究所、分子生物暨人類遺傳學系、醫學影像暨放射科學系,及生物醫學工程學系,展現教授們跨領域研究的熱忱。此外,花蓮慈濟醫院研究部「臨床流病暨生統諮詢中心」全組成員亦連續兩年全勤參與。統計分析師許繼澤指出,基因研究技術門檻極高,必須掌握如 PRS 與 MR 等前沿方法。他表示:「先將技術學起來,未來臨床醫師或其他研究者有新議題想合作時,我們才能精準提供研究方向與統計支援。」

印度理工學院Prof. M. Michael Gromiha

除了資深研究者,大學部學生也在此次實作中收穫豐富。生物醫學暨工程學系三年級的黃嬿臻分享:「過去統計學多使用老師提供的現成資料,這次則學會如何利用 Python 與 R 語言直接過濾與整理原始大數據,不僅掌握新技能,更對跨領域合作充滿想像。」同系二年級的葉榮祺則坦言,全英文授課與密集的指令起初聽得相當辛苦,但所幸在即時翻譯工具輔助及魯精湛校友的耐心指導下,透過實作,已成功掌握數據篩選與繪圖指令。

慈濟大學許豪仁院長強調,在大數據時代,科學實驗已不侷限於傳統實驗室。透過大型族群(如 UK Biobank)的統計分析,即可產生具備強力代表性的科學證據。慈大期盼透過持續引進國際頂尖的遺傳統計技術,結合慈濟特有的臨床與族群數據,將同套技術應用於多元的研究主題中。這不僅能推動慈大在精準醫療與健康大數據領域的迅速發展,為台灣培育具備國際視野的健康數據科學人才,對全球基因變異研究做出獨特貢獻。

下午實作課

撰文、攝影/慈濟大學

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