文章出版：

ICBCB 2026成功录用注册并报告的文章将会被发表在ICBCB 2026 IEEE 会议论文集，由IEEE Xplore 收录，提交至Ei Compendex和Scopus等检索机构审核。

征稿主题包括但不限于:

生物信息学：基因组分析、 DNA、RNA和蛋白质序列分析、 二代和三代测序、 生物标志物发现、 功能基因组学、基因表达分析、 结构生物信息学、 单细胞组学、等等。

计算生物学和医学信息学：生物数据可视化、 生物信息学中的自适应计算、 仿生计算、 计算系统生物学、 医疗保健中的大数据分析、 生物网络重建与分析、 健康信息学、以人为本的应用程序、等等。

研讨会：GENERATIVE GENOMICS

详细信息请访问：https://icbcb.org/workshop.html

Chair: Jae Kyu Lee (Chair Professor, Xi’an Jiaotong University, China; Professor Emeritus, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Korea)

Co-chair: Diethard Tautz (Professor Dr., Director of Max Planck Institute for Evolutionary Biology; Emeritus Scientific Member, Germany)

Co-chair: Ming Chen (Professor and Director of Bioinformatics Lab, College of Life Science, Zhejiang University, China)

特邀报告人征集：

ICBCB 2026会务组诚挚邀请生物信息学与计算生物学等相关研究领域的专家、青年学者参会发表特邀报告！申请须知：

①研究领域：生物信息学与计算生物学

②报告形式：20-25分钟英文报告

③参会形式：线上或线下

④文章投稿注册都需要按照特邀报告人流程进行

⑤申请材料：提交个人英文简介（200字内）及照片至会议邮箱：icbcb_contact@163.com；申请成功后将更新至会议网站。

⑥成功申请后大会将提供部分经费支持！

特别分会征集：

为增强生物信息学与计算生物学相关领域的交流，本会特别征集分会提案。感兴趣的老师请提交提案至会议邮箱：icbcb_contact@163.com。

可选分会主题：

1. 人工智能驱动的多组学整合与精准医疗：深度学习模型在多组学数据融合中的应用；人工智能在癌症基因组学与免疫治疗中的应用；基因组学、转录组学与蛋白质组学的整合分析等等。

2. 计算药物发现与分子模拟的前沿进展：基于人工智能的虚拟筛选与老药新用研究；蛋白质-配体相互作用的分子动力学与对接模拟；新型化合物设计中的生成模型应用等等。

3. 生物网络分析与系统生物学研究：基于网络的疾病基因优先级排序方法；细胞过程的系统级建模方法；蛋白质相互作用网络与信号通路分析等等。

4. 单细胞组学与空间转录组学的计算方法研究：单细胞数据的聚类分析与发育轨迹推断；利用深度学习进行细胞类型识别；大规模单细胞数据处理中的计算挑战等等。

ICBCB会务组将在特别分会组建成功后为组织者提供相应的与会支持。

会议地址：

九州工业大学，九州，日本

地址: Tobata Campus, 1-1 Sensui-cho, Tobata-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka

网站：https://www.kyutech.ac.jp/english

投稿和联系方式：

投稿方式：http://confsys.iconf.org/submission/icbcb2026

邮箱：icbcb_contact@163.com

电话：+86-19136119387

微信：CBEES-BBS

会议专员：刘老师