报告中,高会江研究员以基因组选择的发展历史作为基础,逐步引出模型算法的相关概念,阐述了机器学习算法的基本原理与代码实现,最后就机器学习算法在基因组选择中的应用表达了相关见解。高会江研究员提出在相关组学数据飞速增长的现状下,传统BLUP和Bayes模型面临的困境愈加凸显,机器学习算法因允许大于样本大小的变量数量等优势在基因组选择中大放异彩。高会江研究员详细介绍了在基因组选择中应用的机器学习算法,主要包括支持向量机、核岭回归、集成学习和深度学习等,并在最后与同学们分享了科研团队在相关领域所取得的一系列重大成就。高会江研究员在本场报告中为在场师生进行了一场关于“算法模型”的精彩讲解。此次报告拓宽了我校师生的学术视野,也激发了大家对机器学习算法在基因组选择育种中的研究兴趣。
高会江研究员作报告
高会江,博士,研究员,博士生导师。主要从事肉牛遗传育种与生产,全基因组选择和全基因关联分析方法研究,现任牛遗传育种科技创新团队首席科学家,中国畜牧兽医学会养牛学分会理事、华西牛育种联合会秘书长和执行专家组组长,入选国家有关人才计划,2017年荣获中国农业科学院“农科英才”。主持国家农业重大科技项目(专项)、“十二五”科技支撑课题、国家自然基金课题等。发表科研论文200余篇,获得授权国家发明专利4项。