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（文|黄丽莎 图|刘岩 编辑|辛西 审核|牛晓辉）9月22日下午，天成彩票 “Happy Hour”年度第9期学术交流会在一综B113会议室举行。加拿大卡尔加里大学龙泉教授与张清润副教授受邀作专题学术报告。

龙泉教授作了题为“复杂疾病遗传基础解析的数据桥接框架”的学术报告。龙泉教授指出，传统转录组全关联分析（TWAS）虽广泛应用，但缺乏严谨的定量评估与理论支撑。他通过数学推导证明，TWAS本质上可拆解为“特征选择”与“特征聚合”两步，并指出当表达遗传力较低时GWAS（全基因组关联分析）优于TWAS。针对线性模型的局限，团队提出以核方法（kTWA）替代线性模型以提升统计功效。在此基础上，龙泉教授重点介绍了其提出的全新数据桥接（data-bridge）框架，展示了该框架在拓展数据类型（如利用脑影像作为中介的IMAS研究，解决精神分裂症等疾病无“cis”类比物的难题）和解析体细胞突变（EBSAS研究，成功发现乳腺癌与前列腺癌相关的PAX6和IDO关键蛋白）等方面的强大潜力，为精准医学提供了理论支撑。

张清润副教授作了题为“基于转录组学开展基因与通路挖掘的稳定化统计学习”的学术报告。针对传统差异表达分析（单基因t检验）及高维数据变量选择（如LASSO）存在的严重不稳定性痛点，张清润副教授介绍了团队构建的SCOPE（稳定化核心基因与通路遴选）框架。该框架创新之处在于整合通路与共表达网络等生物学结构，实现对共线性的有效利用而非单纯控制。通过结合自助抽样LASSO特征选择，该框架成功识别出泛癌共享通路及癌症特异性驱动基因，并进一步拓展至单细胞场景（scSCOPE），建立了一套通用的稳健生物学推断体系。

活动负责人表示，本次学术交流聚焦生物统计与高维数据挖掘前沿。2场报告直击当前组学数据分析中特征选择不稳定、理论验证缺失等痛点，引导师生思考统计模型与真实生物学结论之间的转化逻辑，交流进一步拓宽了师生学术视野，有力推动了信息智能技术与生命科学的深度交叉融合发展。