- 主讲人：杨金良博士，硕士毕业于中国农业大学赖锦盛教授实验室，博士就读于Iowa State University，Patrick Schnable实验室。此后在UC Davis，Jeff Ross-Ibarra实验室担任博士后。现就职于University of Nebraska-Lincoln，任助理教授。
中文摘要
多数生物学研究一直被诟病于文科式描述，然而事实上，从孟德尔(Gregor Mendel)的遗传到费希尔(R. A. Fisher)的进化，他们的研究中无不充满着理性的推论。甚至，在澄清达尔文进化论的工作过程中，费希尔进而奠定了现代统计学的基础。基因组的出现，再次把生物学推向了数学和统计学的海洋。在我自己十几年的科研实践中，以及在近两年的教学中，越来越发现基础数学对于基因组研究的重要性。最近十年，计算科学以及数据科学也发生了翻天覆地的变化。基因组学研究，越来越趋向于同其他学科交叉融合。比如，侧重于数学公式推导的群体基因组学，着重统计计算的数量基因组学，以及工程技术和机器学习引领的表型组学，正在经历蓬勃发展。借由这一次CGM邀请，我想借自己研究和教学中的问题，于细微处，和大家探讨一下基因组学研究中的方法论。我将介绍一下我们正在进行的甲基化组的群体模型构建，多维组学的调节分析，以及基于无人机的高通量表型鉴定。