第245章 好像也没那么难嘛（2/2）

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左边是一群玉米，高矮胖瘦各不相同。

右边是一张染色体示意图，上面标着密密麻麻的SNP位点。

他指着左边那堆玉米说：“这是表型。”

又指着右边那张图说：“这是基因型。”

“过去几十年，育种家一直在做一件事，把左边和右边连起来。”

讲台下没有人说话，但那些视线都落在同一个方向。

“传统的方法是通过连锁分析、GWAS、BLUP来建立这种连接。”

“这些工具有效，但都依赖一个前提，那就是你需要先知道哪些表型值得关注。”

“如果不知道呢？如果你还没有选出那个值得关注的表型呢？”

林晓在这里停了一下，然后才继续说道。

“那就需要另一套逻辑，从基因型本身出发，先问一个问题。”

“这些位点之间有没有关联？不是表型上的关联，是变异模式上的关联。”

说到这里，林晓转身用笔在白板上写下了四个大字。

统计耦合。

“统计耦合这东西，要说清楚它的来路，得从三个人讲起。”

“第一个是个物理学家，二十年前在PNAS上发了一篇论文，说蛋白质里那些一起变的氨基酸，在三维结构里大概率是挨着的。

“所以他管这个叫直接耦合分析。”

“当时大家一看，都惊为天人。

“觉得这个发现简直太酷啦，于是争相引用，发了一堆论文。”

这下。

不论是台下的新生小登，还是来蹭课学习的本科中登，或者是专门来凑热闹的研究生老登。

大部分人都笑出了声。

“然后过了十几年，有个搞计算的人拿着这套方法，往基因组数据上试了一下，发现也跑得通。”

“他换了个名字叫统计耦合，觉得这样听起来更通用。”

“但这时候问题来了。”

“大家都在用这个方法，却没有人能说清楚它在基因组上到底算什么意思。”

这其实就是DAC的发展历程，正常来说是非常无聊的内容。

他们显然没想到林晓的讲课风格居然这么接地气。

没有直接一开始就甩出什么枯燥的概念定义。

也没有机械化的直接照着PPT念。

就是这种讲故事的方式。

众人都被他勾起了好奇心。

不少前排的新生都跟着点头，有的甚至小声讨论起来。

“这个什么统计耦合其实学起来，好像也没那么难嘛！”

“是啊，有人劝我千万别来，说去了也是听天书。”

“你这肯定被忽悠了啊，不然怎么能来这么多人。”

而角落里的一些正在摸鱼的研究生老登也有些意外。

“这家伙好像有两把刷子啊！”

“不止两把，我都感觉比我导讲的好了。”

“啊啊啊啊啊！这是不是扰乱市场了？”

“是啊！我们研究生真不会给人上课啊！！！”

而台上的林晓显然没管这些动静，继续介绍。

“直到某天，一个本科生在蹭了MIT的一节课后。”

“他盯着DCA的公式看了半天，忽然意识到一件事。”

“等等~”

“这个东西其实不需要和物理接触绑在一起。”

“它本质上就是一个这俩位置不能同时乱变的统计描述。”

“于是他顺着这个思路往下做了下去。”

“于是，这个发现的成果最后出现在PNAS的封面上。”

“所以这个故事告诉我们。”

“因为跑在一条对手尚未发现的时间轴上，所以现在DCA成了育种领域的新工具。”

“同一个算法工具，落在不同人手里，有时候能改变它的定义方式。”