（通訊員 劉小磊）2020年4月14日上午，美國加州戴維斯分校動物科學系程浩教授應邀做客動科動醫學院 “創新、創造、創業” 高端論壇，報告題為：Variable selection and parallelized sampling in Bayesian regression methods for whole-genome prediction。來自動科動醫學院、植物科學技術學院、信息學院的80餘名師生線上參加了此次學術報告會。
程教授首先深入淺出的講解了貝葉斯算法的基本原理及其在基因組育種統計模型中應用的發展曆史和現狀。貝葉斯回歸模型被廣泛應用于基因組預測中，通過将來自表型數據的信息與标記效應的先驗信息以及方差組分等參數結合起來，同時估計所有标記的效應。大多數貝葉斯回歸模型的參數估計都是基于馬爾可夫鍊蒙特卡羅方法，然而馬爾科夫鍊疊代次數多、計算密集，耗時極長。針對該問題，程教授介紹了其團隊最新研究的方法，在馬爾科夫鍊的每一個穩态中，實現了每個标記效應的抽樣與其他标記效應的抽樣的獨立進行，且将改過程進行了并行加速，該方法可獲取與理論上一緻的準确性。
報告引起了參會人員的極大興趣，動科動醫學院趙書紅教授、劉小磊副教授、項韬副研究員、尹立林等多名師生與程浩教授圍繞基因組選擇育種及統計模型優化等問題展開了交流讨論。
簡介：
程浩，美國愛荷華州立大學遺傳學和統計學博士，加州大學戴維斯分校動物科學系助理教授，研究方向為數量遺傳學。近年來，程浩博士專注于貝葉斯算法的統計遺傳學和育種模型開發，其研發的JWAS育種軟件實現了經典的和最新的貝葉斯算法，在動植物和人類遺傳學領域中廣泛應用。
