第240章 信任已经在悄悄发芽！（1 / 2）
请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能，避免出现内容无法显示或者段落错乱。
这个问题表面是在问数据从哪里来。
实际上问的更深层的信息。
首先就是验证的独立性。
如果用的是试验站的材料。
那验证数据就本身带有试验站的管理水平和环境记录。
相当于在相对可控的条件下做测试，数据是可信的。
但如果是自主选取的育种素材。
那材料之间可能就存在遗传背景的差异，验证结论的可信度就要进行更严格的评估。
其次就是是否具备转化意识。
用统一材料验证是一种合规的做法，风险低、解释难度小。
而自主选取育种素材则需要更强的判断力。
你得知道什么材料能代表算法输出结果的适用边界，而不是随便拿一批数据跑完就了事。
这种判断力恰恰是算法开发者与算法应用者之间最本质的区别。
她在判断林晓是否具备从输出到田间的转化意识。
所以，这个问题真正的潜台词是你有没有认真看过那些材料长什么样？
程海英的问题落定之后，会议桌周围安静了片刻。
但林晓倒没有想这么多。
他只是按照自己的思路和想法说出了自己的答案。
“程院士。”
“两组田间验证的数据，我是从华种西南育种站提供的群体里选取的。”
“选取的方式不是随机抽样，而是按算法输出的预测信号强度进行分组。”
看见程海英微微点头，林晓继续补充道。
“具体来说，我把算法预测出的功能约束位点的分布密度做了一次排序。”
“然后选出预测信号较强的一组材料，和信号较弱的一组材料，分别进行田间观测和表型比对。”
“这样选的原因，是想最大化两组样本之间的表型差异。”
“如果预测信号强弱确实对应着某种功能约束的强度变化，那么两组材料之间，应该能观察到系统性的表型分离趋势。”
“如果两组之间没有明显差异，那说明预测信号可能存在偏差，或者功能约束在表型层面的映射还不够清晰。”
“目前的数据表明，这个分组策略确实有效地放大了两组之间的表型差异，支撑了后续的验证和比对工作。”
林晓说完之后。
程海英抬头看了林晓一眼，用欣赏的眼神点点头：“按信号强弱分组，这个思路不错。”
“后面，我马上安排人用华种自己的育种站数据来验证你的思路。”
“如果没问题的话，那后续完成水稻、小麦两种作物的算法适配和初步验证......”
“据你估计，这个时间大概需要多久？”
林晓没有马上回答，而是在心中估算了一下。
水稻的基因组比玉米小。
LD衰减比拟南芥慢一些，数据积累充足，迁移难度应该低于玉米。
而小麦的基因组比水稻和玉米都复杂，多倍体的位点关系更难推断。
但华种之前提到过他们已经有一部分初步的数据可以用来测试，虽然规模不大，但作为早期验证应该够用。
如果数据和人员配合顺利，水稻的迁移和验证，大约需要两到三个月。
小麦情况不太一样，复杂性更高，可能需要四到六个月。
不过，最后需要考虑到并行处理的可行性。
以及他在玉米项目上积累的代码复用经验。
整体的时间应该不会直接叠加。
花了大约五秒钟，林晓完成了这些判断。
↑返回顶部↑