2018年5月14日上午，应中国科学院大学数学科学学院、中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室张三国教授邀请，乔治华盛顿大学(George Washington University)统计系Yinglei Lai教授在国科大玉泉路校区做了题为“Detecting concordance and discordance changes among a series of large-scale data sets”的精彩报告。来自数学科学学院的部分老师和同学参加了此次报告。
讲座初始，Yinglei Lai教授就指出随着微阵列和RNA测序技术发展，越来越多全基因组表达数据已经被用于生物和医学研究中。针对实际现状，Yinglei Lai教授提出了考虑多个数据集的一种基于混合模型(mixture model)的综合分析(integrative analysis)方法。混合模型由三个正态分布构成，每个正态分布依次表示对基因表达的正向、负向、无影响。在研究基因与疾病的关联分析时，对每个位点成对检验获得p-value，由p-value获得z-score，再由z-score考虑多个数据集混合模型，得到其参数估计。模拟与实际数据分析验证了所提方法的有效性。
Yingleil Lai 目前担任乔治华盛顿大学统计系的教授，研究兴趣为生物信息学、计算生物学和生物统计学中的统计和计算方法。Yinglei Lai于1999年获中国科技大学信息与计算科学与工商管理学士学位，之后于2003年在南加州大学获得应用数学（计算生物学）博士学位。在耶鲁大学医学院博士后培训后，他于2004加入乔治华盛顿大学统计系。
（文章来源：中国科学院大学数学科学学院）
