第315章 这技术可以呀（2 / 2）
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哟呵！
这技术可以呀。
他给刘仁华的任务按正常水平估计要一到两个小时。
结果他四十分钟就干完了，而且质量挑不出毛病。
不过这也是好事，助手水平越高，他这边就越轻松。
他转过身来，决定把难度往上提一档。
“你手上这组数据先别急着交，”林晓说，“我再给你一个任务。”
“刚才那批预处理完的SNP数据，我需要你在这个基础上做一次跨批次校正，但不是常规的那种。”
“这批材料来自三个不同的生态区，黄淮海、东北、西南，每个区域的采样年份和平台都不一样。”
“你要做的是：先把三个区域的数据按品种编号对齐，然后用一个滑动窗口，逐段估计每个区域的标记效应偏移量，再把偏移量做成一个权重向量，反向校正回原始的基因型矩阵里。”
刘仁华听完之后就愣住了。
继续当牛马对他来说倒是还好。
毕竟已经习惯了。
但问题是。
这个操作跳出了他熟悉的常规流程。
常规做法里，不同区域的数据要么分别建模，要么在模型里加一个区域固定效应。
但林晓告诉他现在用滑动窗口逐段估计偏移量，再反向校正回原始矩阵。
他有些看不懂了。
这相当于把区域差异当作一个连续变化的信号来处理，而不是当作离散的批次变量。
这倒是触及到他的知识盲区了。
求知欲一来，他也顾不得想太多，直接开口问道。
“滑动窗口的窗口大小设多少？”
“还有，偏移量的估计是用固定效应模型还是混合模型？”
说来还是给自己帮忙。
林晓也不犹豫。
不来虚的，直接上干货。
“窗口大小先按每条染色体分成五十个片段来试，每个片段的偏移量用混合模型估计，品种作为随机效应，区域作为固定效应。”
“校正的时候不要直接改原始基因型，而是生成一个修正矩阵，把校正后的值存在新文件里，原始的保留。”
林晓说着，调出了他之前写的一个示例脚本，指给刘仁华看。
“这里是我之前用过的偏移量估计函数，你可以直接复用。”
“但要把输入参数改成支持多区域并行，否则三个区域串行跑太慢。”
“另外，校正之后你加一个验证步骤，随机抽五个品种，比较校正前后的标记效应分布，看看偏移量是不是真的被压下去了......”
然而，就在这时。
吴远桥忽然带着一个年轻人从走廊拐角走过来。
只是，他刚走到实验室门口，脚步就顿住了。
他安排给林晓的实验室里，现在坐着两个人。
一个是林晓，正站在工位旁边对着屏幕讲着什么。
另一个则站在旁边，身体微微前倾，认真听着。
嗯？
什么情况？
走近一看，吴远桥一眼认出来。
这不是是程海英院士团队的资深研究员刘仁华吗？
他怎么过来了？
他的脑子里瞬间闪过一堆问号。
他正头疼怎么处理和程院士团队那边的关系。
程院士团队地超算算力刚被划走，现在他们的人又出现在林晓的实验室里。
这两个人究竟是怎么凑到一块的？
一脸懵逼的吴远桥，抬手敲了敲门。
“老刘？你们这是？”
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