报告题目：EigenGWAS：非监督的群体基因组选择位点扫描算法

报告人：陈国波，副研究员，临床研究所、浙江省人民医院

报告时间：2021年5月14日 15:30——16:30

报告地点：学11-304

报告摘要:

随着高通量测序技术的普及，群体基因组数据大量出现，伴随而来的问题是数据缺乏合理分类。利用群体漂变原理和矩阵特征根的对称关系，我们提出了基于群体内蕴结构的全基因组扫描算法：EigenGWAS。本研究见展示从理论构建到算法实现的整个过程，以及在一些实际数据分析中的成功实例。另外，随着样本量从最几年前的几百例进化到几千、甚至几十万例，EigenGWAS从统计计算到程序实现都面临一系列挑战和计算内核的整体提升。

主讲人简介：

陈国波，2009年浙江大学数量遗传学博士，2011~2015年澳大利亚昆士兰大学大脑研究所博士后。2017年至今，浙江省人民医院临床医学研究所副研究员。从事统计遗传学研究，在Nature,Lancet,Am J Hum Genet,Hum Mol Genet,Bioinformatics,Mol Ecology等杂志发表论文40余篇，Google Scholar引用超3200次，H-index 19。

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信息工程学院

2021年5月12日