奥大导师访谈 | Yalu Wen博士讲述她的大遗传数据研究!
分类:留学新闻2021-05-08
作为一所世界研究型大学,奥克兰大学在教学和科研等诸多方面都取得了令人瞩目的成绩。
奥克兰大学是亚太地区一流的高等教育机构和研究中心,也是新西兰最重要也是最大的学术研究机构,拥有超过12,000名员工和研究生参与到大学的基础和应用研究活动中。
奥克兰大学开展的研究活动极具深度和广度,研究成果具有极大的影响力,并受到各大领域的专家和学者的高度认可。
下面让我们走近奥克兰大学统计学系讲师——Yalu Wen博士,一起了解她对于大遗传数据的研究以及这些数据对于我们理解疾病所产生的影响吧!
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能否用十个以内的词语来描述一下你的研究主题?
我的研究兴趣主要是统计遗传学(即人类遗传学的统计模型)。
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如何用更通俗的话来描述你的研究主题呢?
我正在开发用于分析高维遗传数据的统计方法。大遗传数据很有潜力,因为能针对潜在疾病过程提供有价值的见解,因而近年来很受青睐。
它们在促进精准医疗方面具有巨大潜力。然而,如何有效地从这些大数据中提取信息?这在分析上来说是十分具有挑战性的。
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你们进行的日常研究活动有哪些?
我的研究通常是基于一些现实世界的问题(例如,我的一个合作者想要利用他收集的数据找到与肺癌相关的遗传区域)。
我首先要理解高维数据集的复杂性,然后尝试开发统计模型来描述收集到的数据。使用模拟研究彻底考察我的方法的性能,然后把我的方法应用到真实的数据集,看看它是否可以帮助更好地解决原先的生物或医学问题。
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在你的研究中,你最喜欢的事情是什么?
通常在开发新的高维数据集分析方法的过程中,我会发现其他需要解决的具有挑战性的问题。我很喜欢这个发现问题和解决问题的过程。
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在你的研究过程中,让你感到惊讶或觉得有趣的事情有哪些?
在攻读博士学位时,我开发了一种单数组方法来获取基因型调用。
最初这个方法花了大约4个小时才能得到结果,后来我意识到这个程序可以被优化以减少计算成本。在我重新编写了程序后,现在只需要运行两分钟就可以得到结果!
程序中的一个简单修改就可以大幅提高方法的性能,这令我感到十分惊讶。基于这种经验,在开发研究方法时我总是试图找出是否有另一种更快的方式来实现它。
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你是如何处理研究过程中所遇到的挑战的?
作为一名研究者,我每天都面临着挑战。有些很容易解决,而有些则非常难。
当问题很难解决时,我通常试着把它分解成一些“问题小块“,然后一块一块地解决它。
我知道我的解决方案对很多问题来说可能不是最好的。但是,只要我的方法比现有的方法好,我就能取得一些进展,然后尝试进一步改进。
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你有没有在研究中遇到新问题呢?
我最近开发了一种利用全基因组DNA测序数据建立疾病风险预测模型的分析方法。
当完成这个项目的时候,我意识到这个方法可以改进以提高它的预测精度。例如,变量选择算法可以通过加入筛选算法来进一步改进。
如何整合和开发筛选规则成为我需要解决的新问题!
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你希望你的研究将产生什么样的影响?
我希望我的研究成果能够帮助生物和医学科学家更好地理解疾病机制,准确地预测疾病风险。总结来说,我希望我的研究成果能够促进精准医疗,从而改进为患者提供正确治疗的过程。
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如果可以跨学院甚至跨大学进行合作,你会选择和谁合作?
我与生物和医学科学家有着广泛合作。虽然我主要专注于开发分析方法,但对疾病机制和数据集的性质的理解对于模型的建立和验证过程是极其重要的。
如果这个模型要在实践中发挥作用,来自生物和医学科学家的意见是必不可少的,因为他们的建议可以帮助评估这些方法的临床效用。
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如果要给年轻的、缺乏经验的研究人员一个建议,你会说什么?
当你在研究中遇到瓶颈时,永远不要放弃!
本文转载自奥克兰官微
