本次报告中，马双鸽教授介绍了基因-环境交互效应分析的研究背景、重要意义和面临的诸多挑战：许多复杂的疾病（癌症、心血管疾病等）都是由人口/临床/环境和遗传风险因素共同造成的。单纯主效应不足以刻画复杂的疾病机理，促使人们引入了基因-环境交互效应。除数据高维度和低信噪比外，基因-环境交互效应分析还受到变量选择层次结构、基因变量中包含的相邻信息等独特挑战。马双鸽教授进一步介绍了研究团队在过去的十年里，基于penalization、boosting和Bayesian等前沿方法，开发的一系列基因-环境交互效应分析方法。最后马双鸽教授展开了对未来方向的讨论。
马双鸽老师目前为耶鲁大学生物统计系教授，国际统计学会推选会员(ISI Elected Member, 2007)，美国统计学会会士(ASA Fellow, 2013)，1999年毕业于中国科学技术大学获物理学学士学位，2004年获得威斯康星大学统计学博士学位。2004-2006于华盛顿大学从事博士后研究。他的研究主要集中于生物统计、遗传流行病学、生存分析、高维数据分析等。担任JASA, AISM, Briefings in Bioinformatics等多个国际期刊副主编。已在Nature Genetics, JASA, Annals of Statistics, Biometrika, Briefings in Bioinformatics等国际权威期刊发表论文数百篇。
为了适应国家对数学发展的需求和数学自身研究的趋势，促进中国数学及交叉学科的发展，中国科学院大学数学科学学院组织数学前沿与交叉论坛，为数学家以及其它领域科学家交流合作搭建一个系统化与常规化平台。论坛定期邀请数学及相关学科专家，探讨数学内部各个分支以及数学与自然科学、工程技术与社会经济的交叉研究、合作交流与人才培养等方面的内容，通过多层面、多角度的研讨，深化科教融合，促进数学前沿及交叉研究和高层次人才培养。
附件1附件3：拔尖学生（华罗庚班）培养计划申请表.docx
附件2附件4：中国科学院大学数学学科拔尖学生培养计划（华罗庚班）2020级报名信息简表.xlsx
附件3附件1：拔尖学生（华罗庚班）培养实施方案（施行）.docx
附件4附件2：拔尖学生（华罗庚班）培养实施细则（施行）.docx
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