<html><head><style type='text/css'>p { margin: 0; }</style></head><body><div style='font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000'>Colloquium Speaker<br>Ben Raphael, Brown University<br>Monday, January 12, 4:30pm<br>Computer Science 105<br><div><br><br><span name="x"></span>Understanding the molecular alterations that cause cancer is one of the 
greatest challenges in biology and medicine.&nbsp;&nbsp; Recent advances in DNA 
sequencing technology now enable large-scale measurement of mutations in
 cancer genomes and provide an unprecedented opportunity to address this
 challenge.&nbsp; However, translating this information into deeper insight 
about the mutational process that drives cancer demands novel 
computational approaches. <br><br>

<p>In this talk, I will describe algorithms that we have developed to 
address key problems in cancer genomics.&nbsp; First, I will discuss 
algorithms that deconvolve DNA sequencing data from a single tumor and 
determine subpopulations of cancer cells harboring different mutations.&nbsp;
 These algorithms exploit integrality constraints on copy number 
aberrations and phylogenetic tree constraints that relate 
subpopulations.&nbsp;&nbsp; Next, I will describe algorithms to identify 
combinations of mutations that perturb cellular signaling and regulatory
 networks.&nbsp; One algorithm employs a heat diffusion process to identify 
subnetworks of a genome-scale interaction network that are recurrently 
mutated across samples.&nbsp; A second algorithm finds combinations of 
mutations that optimize a measure of mutual exclusivity across samples.&nbsp;
 I will illustrate applications of these approaches to multiple cancer 
types in The Cancer Genome Atlas (TCGA), including a recent Pan-Cancer 
study of &gt;3000 samples from 12 cancer types.</p><p><br></p>

<p>Ben Raphael is an Associate Professor in the Department of Computer 
Science and Director of the Center for Computational Molecular Biology 
(CCMB) at Brown University.&nbsp; His research focuses on the design of 
algorithms for genome sequencing and interpretation. Recent interests 
include structural variation in human and cancer genomes, and 
network/pathway analysis of genetic variants.&nbsp; He received an S.B. in 
Mathematics from MIT, a Ph.D. in Mathematics from the University of 
California, San Diego (UCSD), and completed postdoctoral training in 
Bioinformatics and Computer Science at UCSD.&nbsp; He is the recipient of an 
NSF CAREER award, a Career Award from the Burroughs Wellcome Fund, and a
 Sloan Research Fellowship.</p></div><br></div></body></html>