2025年7月10日，美国匹兹堡大学生物统计学与健康数据科学系王杰彪教授应邀莅临上海交通大学医学院临床研究中心并做题为“Inferring single-cell co-methylation networks and heterogeneous causal mediation effects”的学术报告。报告围绕单细胞共甲基化网络与异质性因果中介效应研究，吸引众多致力于生物信息学的师生的关注和参与。
王杰彪教授长期深耕生物统计学与生物信息学领域，在统计遗传学和因果推断方面取得了不少成绩，其成果发表于Cell等顶级期刊，并担任BMC Bioinformatics, Human Genetics and Genomics Advances等期刊的副主编。
讲座中，王杰彪教授从单细胞表观遗传学与因果中介分析两大前沿方向展开。在第一部分，他介绍了团队开发的创新统计框架scCoNet，该模型基于零一膨胀贝塔分布的Copula方法，首次实现了单细胞分辨率下细胞类型特异性共甲基化网络的推断。通过灵活捕捉甲基化数据的边际与联合分布特征，scCoNet为解析表观调控异质性提供了重要工具。第二部分聚焦异质性因果中介效应，王杰彪教授提出HMBART方法——基于贝叶斯加性回归树的层次化模型，可量化中介路径中的非线性关系，并估计个体化效应。他以阿尔茨海默病为例，展示了APOE基因型如何通过病理负担异质性地影响晚年认知功能，凸显了该方法在精准医学中的潜力。
互动环节中，现场师生就模型假设的稳健性、单细胞数据稀疏性处理及临床转化应用等问题与王杰彪教授展开深入讨论。他特别强调，跨学科方法（如统计学与生物医学的融合）是解决复杂生物学问题的关键，并鼓励青年学者拓展方法论创新的边界。
