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华中农业大学动物科学技术学院导师教师师资介绍简介-刘小磊

本站小编 Free考研考试/2021-07-31


博士生导师
硕士生导师
教师姓名:刘小磊
教师拼音名称:liuxiaolei
出生日期:1987-08-27
电子邮箱:
入职时间:2016-05-01
所在单位:动物科学技术学院、动物医学院
学历:博士研究生毕业
办公地点:第一综合楼B座211
性别:男
职称:教授
毕业院校:华中农业大学
所属院系:动物科学技术学院、动物医学院












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个人简介

刘小磊,博士,华中农业大学动物遗传育种系副教授、博士生导师,院长助理。研究方向为统计遗传学,致力于全基因组关联分析(GWAS)和基因组选择/预测(GS/GP)算法的研究,开发的FarmCPU、KAML等算法以及rMVP、HIBLUP等软件包被广泛应用于人类及动植物复杂性状解析和预测,相关研究成果发表于Genome Biology、 PLoS Genetics、Bioinformatics等行业主流期刊,其中FarmCPU算法文章被引近300次。主持国家自然科学基金青年基金1项、重点项目子课题1项、国家重点研发计划子课题1项;入选农业部生猪产业体系全基因组选择岗位科学家团队成员,入选2017年湖北省青年科技晨光计划,获国家技术发明二等奖1项;发表SCI论文20余篇,获批专利2件,软件著作权5件。






教育经历


[1]2013.9——2015.6
康奈尔大学
[2]2005.9——2009.6
山东农业大学
[3]2010.9——2015.12
华中农业大学>农学博士学位>农学博士学位
[4]2010.9——2015.12
华中农业大学>农学博士学位>农学博士学位






工作经历


[1]2016.1-至今
华中农业大学






研究方向


(1)统计遗传学







华中农业大学


博士生导师
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教师姓名:刘小磊
教师拼音名称:liuxiaolei
出生日期:1987-08-27
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入职时间:2016-05-01
所在单位:动物科学技术学院、动物医学院
学历:博士研究生毕业
办公地点:第一综合楼B座211
性别:男
职称:教授
毕业院校:华中农业大学
所属院系:动物科学技术学院、动物医学院












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个人简介

刘小磊,博士,华中农业大学动物遗传育种系副教授、博士生导师,院长助理。研究方向为统计遗传学,致力于全基因组关联分析(GWAS)和基因组选择/预测(GS/GP)算法的研究,开发的FarmCPU、KAML等算法以及rMVP、HIBLUP等软件包被广泛应用于人类及动植物复杂性状解析和预测,相关研究成果发表于Genome Biology、 PLoS Genetics、Bioinformatics等行业主流期刊,其中FarmCPU算法文章被引近300次。主持国家自然科学基金青年基金1项、重点项目子课题1项、国家重点研发计划子课题1项;入选农业部生猪产业体系全基因组选择岗位科学家团队成员,入选2017年湖北省青年科技晨光计划,获国家技术发明二等奖1项;发表SCI论文20余篇,获批专利2件,软件著作权5件。






教育经历


[1]2013.9——2015.6
康奈尔大学
[2]2005.9——2009.6
山东农业大学
[3]2010.9——2015.12
华中农业大学>农学博士学位>农学博士学位
[4]2010.9——2015.12
华中农业大学>农学博士学位>农学博士学位






工作经历


[1]2016.1-至今
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研究方向


(1)统计遗传学







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所在单位:动物科学技术学院、动物医学院
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性别:男
职称:教授
毕业院校:华中农业大学
所属院系:动物科学技术学院、动物医学院












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科学研究
当前位置: 中文主页 > 科学研究
研究领域
统计遗传学


更多> 论文成果
10. Liu XL, Yang SB, Max FR, Zhang ZW, Fan B. Genome-wide association study of total number born and number born alive in pigs using both compressed mixed linear model and Bayes model[J] HEREDITAS, 2012,V34(10): 1261-1270..
9. Li M, Liu XL, Bradbury P, Yu J, Zhang YM, Todhunter RJ, et al. Enrichment of statistical power for genome-wide association studies. BMC Biol. 2014; 12: 73. doi:10.1186/s12915-014-0073-5..
8. Yin LL, Ma YL, Tao X, Zhu MJ, Yu M, Li XY, Liu XL*, Zhao SH*, The Progress and Prospect of Genomic Selection Models. ACTA VETERINARIA ET ZOOTECHNICA SINICA, 2019, 50(2): 233-242. (written in Chinese)..
7. Tang Y#, Liu XL#, Wang JB, Li M, Wang QS, Tian F, Su ZB, Pan YC, Liu D, Lipka AE, Buckler ES, Zhang Z. GAPIT Version 2: Enhanced Integrated Tool for Genomic Association and Prediction. Plant Gen. 2016, doi:10.3835/plantgenome2015.11.0120..
6. Zhang HH, Yin LL, Wang MY, Yuan XH, Liu XL. Factors affecting the accuracy of genomic selection for agricultural economic traits in maize, cattle, and pig populations. Front. Genet. doi: 10.3389/fgene.2019.00189..

专利
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著作成果
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科研项目
猪场信息化育种管理软件及分子育种标记的研发,在研
**基于机器学习策略优化猪基因组选择的方法研究,在研







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论文成果
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10. Liu XL, Yang SB, Max FR, Zhang ZW, Fan B. Genome-wide association study of total number born and number born alive in pigs using both compressed mixed linear model and Bayes model[J] HEREDITAS, 2012,V34(10): 1261-1270..
9. Li M, Liu XL, Bradbury P, Yu J, Zhang YM, Todhunter RJ, et al. Enrichment of statistical power for genome-wide association studies. BMC Biol. 2014; 12: 73. doi:10.1186/s12915-014-0073-5..
8. Yin LL, Ma YL, Tao X, Zhu MJ, Yu M, Li XY, Liu XL*, Zhao SH*, The Progress and Prospect of Genomic Selection Models. ACTA VETERINARIA ET ZOOTECHNICA SINICA, 2019, 50(2): 233-242. (written in Chinese)..
7. Tang Y#, Liu XL#, Wang JB, Li M, Wang QS, Tian F, Su ZB, Pan YC, Liu D, Lipka AE, Buckler ES, Zhang Z. GAPIT Version 2: Enhanced Integrated Tool for Genomic Association and Prediction. Plant Gen. 2016, doi:10.3835/plantgenome2015.11.0120..
6. Zhang HH, Yin LL, Wang MY, Yuan XH, Liu XL. Factors affecting the accuracy of genomic selection for agricultural economic traits in maize, cattle, and pig populations. Front. Genet. doi: 10.3389/fgene.2019.00189..
5. Tang ZS, Fu YH, Xu JY, Zhu MJ, Li XY, Yu M, Zhao SH, Liu XL. Discovery of selection‐driven genetic differences of Duroc, Landrace, and Yorkshire pig breeds by EigenGWAS and Fst analyses. Animal Genetics. May 2020. DOI: 10.1111/age.12946..
4. Fu YH, Wang L, Tang ZS, Yin D, Xu JY, Fan Yu, Li XY, Zhao SH, Liu XL. An integration analysis based on genomic, transcriptomic and QTX information reveals credible candidate genes for fat-related traits in pigs. Animal Genetics. June 2020. DOI: 10.1111/age.12971.
3. Tang Y, Liu XL. G2P: A Genome-Wide-Association-Study Simulation Tool for Genotype Simulation, Phenotype Simulation, and Power Evaluation. Bioinformatics. btz126, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz126..
2. Liu XL, Huang M, Fan B, Buckler ES, Zhang ZW. Iterative Usage of Fixed and Random Effect Models for Powerful and Efficient Genome-wide Association Studies. PLoS Genet. 2016:12(2):e**, doi:10.1371/journal.pgen.**..
1. Yin LL, Zhang HH, Zhou X, Yuan XH, Zhao SH, Li XY, Liu XL. KAML: improving genomic prediction accuracy of complex traits using machine learning determined parameters. Genome Biol 21, 146 (2020). https://doi.org/10.1186/s13059-020-02052-w..
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