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仪方生物参加了于2011-8-3 至 2011-8-5展开的全基因组关联分析――从试验设计到统计算法
国际研讨会，过去的三四年中，全基因组关联分析（Genome-wide association studies, GWAS）广泛应用于人类疾病和生理等复杂性状的遗传学研究，极大推动
了人类对疾病的认识。最近，GWAS也成为农作物重要性状遗传结构分析的重要工具，正在发挥着越来越重要的作用。随着高通量基因分型成本的持续下降，GWAS
在树木遗传研究的时代将快速到来。预计未来几年在林业研究中启动GWAS的项目会持续上升, 将为深入探讨这批极具重要经济、生态、环境价值、但研究基础又
相对薄弱的物种提供新的引擎。
那么, 我们如何面对树木GWAS时代的挑战? 我们如何科学有效地设计GWAS试验、处理海量数据、选择最适合的统计模型、对结果作出合理的生物学解释?
为满足这些不断变化的新领域的需要, 北京林业大学计算生物学中心将于2011年8月3-5日举办一个“GWAS研究中的试验设计、统计模型和算法国际研讨班”。研
讨会将围绕GWAS如何促进我们对林木遗传控制的理解这一主题进行，将由国内外专家关于GWAS研究的理论和应用的专题报告及为期一天的GWAS软件应用教学组成
。
本次国际研讨会由北京林业大学计算生物学中心、林木育种国家工程实验室、林木花卉遗传育种教育部重点实验室和生物科学与技术学院主办。
曹际国 基因调控网络的动态模型估计 加拿大西蒙菲沙大学
崔跃华 全基因组关联分析研究中的基因互作 美国密歇根州立大学
邓明华 加权遗传相互作用网络的模块分析 北京大学
严建兵 关联作图法对玉米的遗传改良研究 华中农业大学
后为 无融合生殖植物中的数量位点图谱分析 美国佛罗里达大学
刘瑞涛 病例-对照遗传关联研究中的单倍型互作模型美国爱荷华大学
秦昭晖 基于贝叶斯模型的RNA-Seq 数据处理方法 美国埃默里大学
谭艾心 惩罚回归与全基因组关联分析 美国爱荷华大学
唐继军 基因重排分析中的统计学方法 美国南卡罗来纳大学
汪作蘅 病例-对照关联研究中的直接评估多个测试校正 美国耶鲁大学
黄学辉 水稻农艺性状的全基因组关联分析
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