（图文|严昱晴、杨建叶 编辑|信息 审核|牛晓辉）6月26日上午，一综B316会议室，应信息学院副教授牛晓辉老师邀请，美国范德堡大学生物统计系博士生导师刘金苑老师为我院师生作了题为“Demystifying Associational and Causal Interpretations from High-dimensional Data: Applications to Gut Microbiome-Brain Axis”的学术报告，吸引了众多师生参与。

   刘金苑老师首先介绍了高维数据分析的背景与挑战，阐述了如何通过特征聚合的方法来处理高维数据。她指出，随着高通量测序技术的发展，高维生物数据呈爆炸式增长，但直接建模这些数据常面临多重检验和信号弱等问题。刘金苑老师提出了基于距离的回归范式，通过比较个体特征的差异性来获得新的科学见解。

   随后，刘金苑进一步探讨了因果机制的发现难题。她强调，尽管关联研究能揭示复杂疾病的许多重要信息，但揭示背后的因果机制仍然是主要挑战。刘老师介绍了如何推广经典的平均因果效应（Average Causal Effect,ACE），利用高维潜在结果中的特征聚合来实现高效、鲁棒的因果推断。

   报告第二部分，刘金苑老师重点分享了其团队在“肠-脑轴”研究中的最新成果。她详细介绍了如何利用所提出的方法解密人类肠道微生物与认知复杂关系，解析好奇心与老年人认知之间的因果关联。刘老师通过实例展示了其方法如何有效解析肠道微生物、好奇心与老年人认知的因果关联，为该领域的研究提供了新的思路和工具。

   刘金苑老师的报告内容丰富，见解独到，激发了现场师生浓厚兴趣。随后交流环节，师生踊跃提问，刘老师耐心解答，并与大家深入探讨了相关研究成果及未来发展方向。