5月13日上午，应基因组所动物基因组研究中心的邀请，美国加州大学河滨分校贾震宇博士到访基因组所，并作题为“Bivariate Genomic Selection for Boosting Predictabilities ofAgronomically Important Traits”的学术报告。

　　报告中，贾震宇博士首先介绍了一种名为“2D GS”的新模型统计方法并展示了其原理及模型公式。贾震宇博士利用该方法对水稻的4个常规表型和1000个代谢组学性状进行了分析，并与“1D GS”进行了对比，证明了“2D GS”具有更高的可预测性。报告结束后，我所研究人员就报告内容与贾震宇博士开展了长时间的热烈讨论。会后，贾震宇博士与动物基因组研究中心的科研人员就如何提高动物遗传性状的选择研究进行了深入的探讨，有望开展学术合作。

　　贾震宇，加州大学河滨分校遗传学博士，曾先后在加州大学尔湾分校、阿克伦大学、俄亥俄西北医科大学和加州大学河滨分校植物科学系工作，主要研究方向集中于开发基于多组学数据理解复杂性状的高级生物信息学工具和定量方法。主持及参与多项省部级研究项目，在Genome Biology , Bioinformatics，Journal ofProteomics & Bioinformatics, 及Genetics等期刊上发表论文56篇、主编5部国际著名出版社著作，获批1项国际专利，申请2项专利，曾获得加州大学学术参议院董事会发展奖与职业发展奖，现为加州大学植物学院和植物科学学院助理教授。