第245章 好像也没那么难嘛（2 / 2）
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左边是一群玉米，高矮胖瘦各不相同。
右边是一张染色体示意图，上面标着密密麻麻的SNP位点。
他指着左边那堆玉米说：“这是表型。”
又指着右边那张图说：“这是基因型。”
“过去几十年，育种家一直在做一件事，把左边和右边连起来。”
讲台下没有人说话，但那些视线都落在同一个方向。
“传统的方法是通过连锁分析、GWAS、BLUP来建立这种连接。”
“这些工具有效，但都依赖一个前提，那就是你需要先知道哪些表型值得关注。”
“如果不知道呢？如果你还没有选出那个值得关注的表型呢？”
林晓在这里停了一下，然后才继续说道。
“那就需要另一套逻辑，从基因型本身出发，先问一个问题。”
“这些位点之间有没有关联？不是表型上的关联，是变异模式上的关联。”
说到这里，林晓转身用笔在白板上写下了四个大字。
统计耦合。
“统计耦合这东西，要说清楚它的来路，得从三个人讲起。”
“第一个是个物理学家，二十年前在PNAS上发了一篇论文，说蛋白质里那些一起变的氨基酸，在三维结构里大概率是挨着的。
“所以他管这个叫直接耦合分析。”
“当时大家一看，都惊为天人。
“觉得这个发现简直太酷啦，于是争相引用，发了一堆论文。”
这下。
不论是台下的新生小登，还是来蹭课学习的本科中登，或者是专门来凑热闹的研究生老登。
大部分人都笑出了声。
“然后过了十几年，有个搞计算的人拿着这套方法，往基因组数据上试了一下，发现也跑得通。”
“他换了个名字叫统计耦合，觉得这样听起来更通用。”
“但这时候问题来了。”
“大家都在用这个方法，却没有人能说清楚它在基因组上到底算什么意思。”
这其实就是DAC的发展历程，正常来说是非常无聊的内容。
他们显然没想到林晓的讲课风格居然这么接地气。
没有直接一开始就甩出什么枯燥的概念定义。
也没有机械化的直接照着PPT念。
就是这种讲故事的方式。
众人都被他勾起了好奇心。
不少前排的新生都跟着点头，有的甚至小声讨论起来。
“这个什么统计耦合其实学起来，好像也没那么难嘛！”
“是啊，有人劝我千万别来，说去了也是听天书。”
“你这肯定被忽悠了啊，不然怎么能来这么多人。”
而角落里的一些正在摸鱼的研究生老登也有些意外。
“这家伙好像有两把刷子啊！”
“不止两把，我都感觉比我导讲的好了。”
“啊啊啊啊啊！这是不是扰乱市场了？”
“是啊！我们研究生真不会给人上课啊！！！”
而台上的林晓显然没管这些动静，继续介绍。
“直到某天，一个本科生在蹭了MIT的一节课后。”
“他盯着DCA的公式看了半天，忽然意识到一件事。”
“等等~”
“这个东西其实不需要和物理接触绑在一起。”
“它本质上就是一个这俩位置不能同时乱变的统计描述。”
“于是他顺着这个思路往下做了下去。”
“于是，这个发现的成果最后出现在PNAS的封面上。”
“所以这个故事告诉我们。”
“因为跑在一条对手尚未发现的时间轴上，所以现在DCA成了育种领域的新工具。”
“同一个算法工具，落在不同人手里，有时候能改变它的定义方式。”
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