第315章 这技术可以呀（2/2）

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哟呵！

这技术可以呀。

他给刘仁华的任务按正常水平估计要一到两个小时。

结果他四十分钟就干完了，而且质量挑不出毛病。

不过这也是好事，助手水平越高，他这边就越轻松。

他转过身来，决定把难度往上提一档。

“你手上这组数据先别急着交，”林晓说，“我再给你一个任务。”

“刚才那批预处理完的SNP数据，我需要你在这个基础上做一次跨批次校正，但不是常规的那种。”

“这批材料来自三个不同的生态区，黄淮海、东北、西南，每个区域的采样年份和平台都不一样。”

“你要做的是：先把三个区域的数据按品种编号对齐，然后用一个滑动窗口，逐段估计每个区域的标记效应偏移量，再把偏移量做成一个权重向量，反向校正回原始的基因型矩阵里。”

刘仁华听完之后就愣住了。

继续当牛马对他来说倒是还好。

毕竟已经习惯了。

但问题是。

这个操作跳出了他熟悉的常规流程。

常规做法里，不同区域的数据要么分别建模，要么在模型里加一个区域固定效应。

但林晓告诉他现在用滑动窗口逐段估计偏移量，再反向校正回原始矩阵。

他有些看不懂了。

这相当于把区域差异当作一个连续变化的信号来处理，而不是当作离散的批次变量。

这倒是触及到他的知识盲区了。

求知欲一来，他也顾不得想太多，直接开口问道。

“滑动窗口的窗口大小设多少？”

“还有，偏移量的估计是用固定效应模型还是混合模型？”

说来还是给自己帮忙。

林晓也不犹豫。

不来虚的，直接上干货。

“窗口大小先按每条染色体分成五十个片段来试，每个片段的偏移量用混合模型估计，品种作为随机效应，区域作为固定效应。”

“校正的时候不要直接改原始基因型，而是生成一个修正矩阵，把校正后的值存在新文件里，原始的保留。”

林晓说着，调出了他之前写的一个示例脚本，指给刘仁华看。

“这里是我之前用过的偏移量估计函数，你可以直接复用。”

“但要把输入参数改成支持多区域并行，否则三个区域串行跑太慢。”

“另外，校正之后你加一个验证步骤，随机抽五个品种，比较校正前后的标记效应分布，看看偏移量是不是真的被压下去了......”

然而，就在这时。

吴远桥忽然带着一个年轻人从走廊拐角走过来。

只是，他刚走到实验室门口，脚步就顿住了。

他安排给林晓的实验室里，现在坐着两个人。

一个是林晓，正站在工位旁边对着屏幕讲着什么。

另一个则站在旁边，身体微微前倾，认真听着。

嗯？

什么情况？

走近一看，吴远桥一眼认出来。

这不是是程海英院士团队的资深研究员刘仁华吗？

他怎么过来了？

他的脑子里瞬间闪过一堆问号。

他正头疼怎么处理和程院士团队那边的关系。

程院士团队地超算算力刚被划走，现在他们的人又出现在林晓的实验室里。

这两个人究竟是怎么凑到一块的？

一脸懵逼的吴远桥，抬手敲了敲门。

“老刘？你们这是？”