(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。
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