【奖励荣誉】统计中心王江典老师荣获清华大学第十届青教赛一等奖（理科、医科组）

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近日，清华大学第39次教书育人研讨会暨第十届青年教师教学大赛总结交流座谈会在线举行，校党委副书记向波涛，副校长、教务长彭刚出席座谈会。校工会主席王岩主持会议。

会上，向波涛宣读了“清华大学第十届青年教师教学大赛”获奖教师名单，并对获奖教师表示祝贺。我中心王江典老师荣获“清华大学第十届青年教师教学大赛”（理科、医科组）一等奖。

获奖感言

参赛获奖深感荣幸，以赛促教，并获得个人教学理念和教学能力的提升，是我此次参加青教赛最大的收获！在9月、10月两个月的备赛过程钟，每周四下午的培训和交流成了我最值得期待的时光。在这个过程中，与对教学充满激情与热爱的指导老师们和同仁们结下的深厚友谊，也是一笔宝贵的人生财富！

回首整个青教赛备赛经历，我的收获远超付出，这其中有资深专家指导老师们多年教学智慧的倾力分享，有统计中心同事们的慷慨分享，有优秀同仁们共同奋斗的深厚友谊，有中心和院系领导们给予的温暖和鼓励。

教学是一场不断精进、不断发现的旅行，而青教赛是其中的精品旅程，我愿意体验并分享这场旅行中的快乐与感悟。青教赛让我获得了进步，也更清晰地认识到了自己的不足。通过青教赛，我逐渐明白了“以学生发展为中心”的真正内涵，学习到了如何去设计组织每一节课，也深刻了解到课堂的每一分钟都应精雕细琢。今后我将加倍努力，严谨治学，在成为一名真正师者的道路上继续成长。

王江典简历

清华大学统计学研究中心讲师，统计咨询中心高级咨询师。负责及指导医学统计相关的咨询项目20余个；发起并组织2021年清华大学“统计学教学改革研讨会”；清华大学继续教育项目《统计与数据科学研修班（第三期）》班主任；2022年度清华继续教育学分课《统计推断》主讲教师（在建设）

讲授课程：

《统计推断》、《逻辑回归与分类型数据分析》、《医学统计》、《生存分析》、《统计咨询》

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2022年11月28日，西南财经大学刘耀午教授通过通过线上平台与我中心教员交流，并进行线上学术报告，报告的题目是A Power-robust Test for Global Hypotheses in Generalized Linear Models。

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2022年10月，汤家豪院士正式续聘“清华大学杰出访问教授”，这是汤先生自2019年10月加盟清华大学统计学科的第二个聘期。自受聘以来，汤先生在推动清华大学统计学科发展、人才培养、科学研究等方面付出诸多努力与贡献。

汤先生于清华期间，积极邀请杨振宁先生到访统计学研究中心，与中心师生亲切交流，并在学术研究及论文写作等方面给出建议，中心师生深受鼓舞与启发。

汤先生还为学生开设论文写作与撰写专题课程，指导学生如何更加规范地撰写研究论文。

汤先生指导曾在李东副教授课题组做科学研究的张心雨博士开展有关时序数据主成分分析的研究，相关文章于今年5月发表于Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society)；近日，汤先生与中心李东副教授、19级博士研究生陶宇心及清华万科公共卫生与健康学院的许磊教授所领导的研究团队共同合作完成的有关“近代欧洲是否为鼠疫疫源地”的论文被美国国家科学院院刊接受，即将在线发表。

再次祝贺汤家豪先生续聘“清华大学杰出访问教授”，同时亦感谢汤先生一直以来对清华统计学科的关注与支持，期待汤先生在新的聘期对清华统计学科给予更多的指导与帮助。

汤家豪教授是香港中文大学统计系创始人，曾任英国肯特大学数学学院主任、伦敦政治经济学院统计学系讲座教授、香港大学统计与精算系讲座教授、香港大学研究院创院院长和副校长，现为挪威科学与文学院外籍院士、国际统计学会会士、数理统计学会会士及精算学会荣誉会士。汤家豪教授是“非线性时间序列分析”的重要开创者之一，在统计学领域取得了杰出的学术成就，是国际上具有相当影响力的统计学家。2019年起受聘“清华大学杰出访问教授”。

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2022年11月21日，中国科学院刘歆研究员访问我中心，与中心教员座谈，并做特邀报告，报告的题目是Decentralized Optimization Over the Stiefel Manifold by an Approximate Augmented Lagrangian Function。

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2022年11月，清华大学统计学博士生论坛成功举办，博士生论坛是清华大学统计学研究中心的传统活动，其设立的目标是为青年统计学者提供一个学术交流的平台，以提高统计学者的专业知识及专业素养。来自清华大学统计学研究中心的五十余名在读博士生参与了此次论坛，博士们根据个人的研究方向，分享了他们的近期研究成果以及在研究过程中遇到的问题。同学们积极发言，分享观点，讨论热烈。

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近日，由中国现场统计研究会主办，广州大学经济与统计学院承办，广东省现场统计学会、中国现场统计研究会资源与环境统计分会、中国统计教育学会青年经济统计学者分会和广东金融发展与数据科学研究中心联合协办的第六届全国统计学博士研究生学术论坛成功召开。

清华大学统计学中心2019级博士研究生陶宇心投稿的论文Grouped Network Poisson Autoregressive Model荣获优秀论文二等奖。

清华大学统计学研究中心2018级博士研究生朱珂投稿的论文Design-based theory for Lasso adjustment in randomized block experiments with a general blocking scheme荣获优秀论文三等奖。

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2022年11月15日，杜克大学时丕旭助理教授通过线上平台与我中心教员交流，并进行线上学术报告，报告的题目是Dimension Reduction of Longitudinal Microbiome Data by Tensor Functional SVD。

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2022年11月8日，由海关总署主办的“非关税贸易措施高质量发展论坛”在上海国家会展中心隆重召开，该论坛作为“第五届中国国际进口博览会”配套高峰论坛之一引起广泛关注。论坛以“非关税贸易措施”为主题，围绕“双碳+经济高质量发展、冷链+国门生物安全、数据+指数体系构建、友人+人类命运共同体、企业+产品走向世界”五个议题展开探讨。第十二届全国政协副主席马培华、海关总署副署长孙玉宁、第十三届全国人大农业与农村委员会委员张沁荣、中国进出境生物安全研究会会长王炜、海关总署各司局及地方海关工作人员、国内外的权威学者、专家院士、知名企业家及驻华使节百余人受邀出席论坛。在本次论坛上，海关总署将清华大学统计学研究中心邓柯副教授团队主持研发的“技术贸易措施综合指数体系”作为重点成果进行了发布，得到了各界的强烈关注和广泛好评。央视新闻频道对相关成果进行了报道。

全国人大农业与农村委员会委员、原国家质检总局副局长张沁荣，中国进出口生物安全研究会会长、中纪委原副部级巡视员王炜，中国工程院沈建忠、张改平、范维澄、马军院士，欧洲科学院外籍院士、清华大学孙茂松教授和清华大学统计学研究中心邓柯副教授等专家学者受邀做主旨演讲。

邓柯副教授发表题为“构建技术贸易措施综合指数体系，助力经济高质量发展”的主题演讲。在演讲中，邓柯副教授简要介绍了清华大学统计学团队与海关总署标准与法规中心专家团队在构建“技术贸易措施综合指数体系”方面的研究成果。相关研究综合运用统前沿计学方法和人工智能技术，将海量非结构化、非标准化的技术贸易措施通报转化为结构化、标准化的数据库，进而构建并测算“技术贸易措施开放指数”、“技术贸易措施全球动态图谱”、“全球技术贸易措施综合指数”、“技术贸易措施损害指数”等指数体系，从不同角度和维度分析并呈现全球技术贸易措施当前现状、发展动态和演化趋势，为政府决策提供重要技术支撑。

欧洲科学院院士、中国人工智能学会会士、清华大学计算机科学与技术系孙茂松教授发表题为“运用前沿人工智能助力技术贸易措施综合指数研究”的主题演讲。孙教授表示，面对海关系统海量技术贸易措施文件的数据处理需求，近年来快速发展的自然语言处理技术大有用武之地。将前沿人工智能技术与技术贸易措施研究的具体场景，特别是技术贸易措施综合指数的深入结合，会大幅度提升信息提取和处理的效率，推动技术贸易措施研究迈向智能化，助力相关政府部门和产业界提升贸易能力、减小贸易损失，助力我国经济的高质量发展以及人类命运共同体的建构。在论坛期间，孙茂松教授还接受了央视新闻频道专访，呼吁将人工智能技术与政务大数据研究更加紧密结合。

央视新闻频道“朝闻天下”报道此次论坛

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2022年11月7日，西安大略大学Grace Y. Yi教授通过线上平台与我中心教员交流，并进行线上特邀报告，报告的题目是University of Western Ontario How Myths about Noisy Data may Mislead Us。

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近日，清华大学统计学研究中心邓柯副教授课题组与美国弗吉尼亚大学臧充之教授团队合作，在生物统计学顶级期刊Nature Communications发表了题为Intrinsic bias estimation for improved analysis of bulk and single-cell chromatin accessibility profiles using SELMA的论文。该文章利用单纯形编码改进了高通量测序数据中序列偏倚的量化模型，可以更准确地估计并修正序列偏倚这一酶切内禀属性对开放染色质测序数据的影响。臧充之教授团队的胡圣恩博士为该文的第一作者，邓柯副教授和其课题组李祺博士为共同作者。

全基因组染色质开放区域的分析是研究表观遗传与基因转录调控的主要手段之一。染色质可及性（chromatin accessibility）高通量测序技术（包括基于DNaseI的DNase-seq技术以及基于Tn5转座酶的ATAC-seq技术）可以用来测定全基因组尺度的染色质开放区域图谱，并进而推断细胞核内的转录因子DNA结合位点以及基因表达调控的信息。虽然DNase-seq技术和ATAC-seq技术均为，但DNaseI和Tn5转座酶对于DNA的酶切作用仍然带有一定的序列偏好性，这种偏好性会混杂在高通量测序数据中，给数据分析带来潜在挑战。该现象曾经由哈佛大学刘小乐教授和Myles Brown教授团队在2013年提出。

将ATAC-seq技术与近年来被广泛应用的单细胞测序技术相结合，目前我们可以使用单细胞ATAC-seq（scATAC-seq）方法描绘出单细胞（single cell）或单细胞核（single nucleus）尺度上的染色质开放区域，因此可以极大的拓展数据量，但由于scATAC-seq数据在单细胞层面上极其稀疏，Tn5转座酶的序列偏好性可能造成更为严重的影响。如何对大量单细胞的开放染色质测序数据进行有效纠偏，提升高通量数据的生物学可解释性，仍是计算生物学领域内的一个重要问题。

在该文章中，作者提出了名为SELMA （Simplex Encoded Linear Model for Accessible Chromatin）的开放染色质测序数据纠偏算法。在该算法中，作者使用单纯形编码（simplex encoding）模型取代了传统的k-mer模型，从而大大减小了模型参数，参数由缩减为12k-8。在此前提下，该文章可以回收传统DNase-seq/ATAC-seq数据分析中通常被丢弃的线粒体DNA测序片段，用这些数量较小、组成多样性较低的序列片段来准确估计样品数据中的偏倚水平，以此解决了传统方法需要外加DNA酶切样品数据集作为独立参考来进行偏倚水平估计的问题。与此同时，通过分析不同平台产生的单细胞scATAC-seq数据，该方法首次研究了酶切序列内禀偏倚对单细胞开放染色质测序的影响，使用针对单细胞数据的SELMA算法纠偏后，修正的scATAC-seq数据可以获得更加准确的细胞聚类结果。

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