会议伊始,李教授围绕奶牛遗传评估展开了系统阐述。他先是详细解析了该研究中各性状的占比情况,深入讲解了饲料效率的遗传评估方法;随后介绍了如何利用机器学习技术预测采食量,并提出机器学习有望成为复杂表型预测重要工具的观点;同时,还对基因编辑等前沿育种技术进行了阐述。最后,李教授总结了联合多组学技术研究复杂性状的重要意义,强调通过融合多组学与人工智能技术,能够为动物遗传育种领域提供坚实的理论支撑与先进的技术保障。

李冰洁教授作报告
报告会现场,与会师生踊跃提问,与李教授展开了深度交流与互动,气氛热烈而活跃。本次报告不仅让师生们对多组学与AI育种技术的创新路径及实践应用有了更清晰的认知,更有效拓宽了学术视野,助力提升科研素养,进一步浓厚了校园的学术氛围。主讲人简介
李冰洁,研究员、博士生导师,现任职于苏格兰农学院(罗斯林研究所,爱丁堡,英国)兽医与动物科学学院,研究方向主要围绕动物遗传育种与大数据分析。主持和参与英国国家自然基金等国家级科研项目7项,累计科研经费超百万英镑。长期致力于动物复杂性状(如产量、健康、饲料效率等)的多组学研究,在人工智能与遗传数据融合、牛猪等家畜育种领域具有深厚造诣。目前担任Scientific Reports编委,并长期担任Journal of Dairy Science、BMC Genomics等期刊审稿人,相关研究成果发表于Nature Genetics、Genome Biology、BMC Genomics、Journal of Dairy Science等国际权威期刊发表论文50余篇。英国国家奶牛遗传评估科学家。