（图文|通讯员何寿鹏）7月13日下午，应我院大数据科学系主任胡学海副教授的邀请，美国加州大学河滨分校植物科学系助理教授贾震宇来我院做了题为“Bivariate Genomic Selection for Boosting Predictability of Low-Heritability Traits”的报告。报告会由胡学海主持。

   贾震宇博士长期从事各类遗传学数据的深度分析、生物统计与生物信息学教学和科学研究，主要研究全基因组选择中的统计遗传学问题。报告中，贾震宇介绍了他们开发的一种新方法2D GS，相较于1D GS具有模型上的优势。该方法对水稻4个常规性状和1000个代谢组学性状进行了分析，结果表明：（1）2D GS 分析比通常1D GS分析具有更高的可预测性；（2）低遗传力性状与高遗传力性状配对时可以显著受益于2D GS。

   报告结束，我院陈玲玲教授、谢为博教授等老师就相关问题与贾震宇博士进行了热烈讨论。