（通讯员刘小磊）2020年4月14日上午，美国加州戴维斯分校动物科学系程浩教授应邀做客动科动医学院“创新、创造、创业”高端论坛，报告题为：Variable selection and parallelized sampling in Bayesian regression methods for whole-genome prediction。来自动科动医学院、植物科学技术学院、信息学院的80余名师生线上参加了此次学术报告会。
程教授首先深入浅出的讲解了贝叶斯算法的基本原理及其在基因组育种统计模型中应用的发展历史和现状。贝叶斯回归模型被广泛应用于基因组预测中，通过将来自表型数据的信息与标记效应的先验信息以及方差组分等参数结合起来，同时估计所有标记的效应。大多数贝叶斯回归模型的参数估计都是基于马尔可夫链蒙特卡罗方法，然而马尔科夫链迭代次数多、计算密集，耗时极长。针对该问题，程教授介绍了其团队最新研究的方法，在马尔科夫链的每一个稳态中，实现了每个标记效应的抽样与其他标记效应的抽样的独立进行，且将改过程进行了并行加速，该方法可获取与理论上一致的准确性。
报告引起了参会人员的极大兴趣，动科动医学院赵书红教授、刘小磊副教授、项韬副研究员、尹立林等多名师生与程浩教授围绕基因组选择育种及统计模型优化等问题展开了交流讨论。
简介：
程浩，美国爱荷华州立大学遗传学和统计学博士，加州大学戴维斯分校动物科学系助理教授，研究方向为数量遗传学。近年来，程浩博士专注于贝叶斯算法的统计遗传学和育种模型开发，其研发的JWAS育种软件实现了经典的和最新的贝叶斯算法，在动植物和人类遗传学领域中广泛应用。