了解DNA突变如何改变表型是生物学的一个中心研究课题。这也适用于全基因组DNA标记，它可以用于预测表型，并允许更好地治疗病人和农业中的基因组选择。

全基因组关联研究(GWAS)优先考虑与复杂性状相关的遗传位点。然而，由于连锁不平衡(LD)的存在，GWAS很难识别复杂性状的因果突变。此外，虽然基因组预测已经给育种行业带来了革命性的变化，但其准确性还远远不够完美。最近在功能基因组学方面的努力为优先考虑独立于LD的潜在因果突变提供了机会。

在本次演讲中，瑞东将介绍将功能和进化信息纳入牛复杂性状全基因组分析的结果和方法。结果表明，利用功能和进化信息不仅可以改进因果变异的定位，而且可以将定位的变异集成到定制的SNP芯片中，以改进全球牛性状的基因组预测。

	博士Ruidong香 计算生物学研究员;兽医和农业科学学院;澳大利亚墨尔本大学。
	项瑞东博士毕业于澳大利亚阿德莱德大学，动物遗传学博士。他目前是墨尔本大学和澳大利亚维多利亚农业大学的研究员。瑞东研究了如何利用多性状和多组学数据改进牛复杂性状的定位和基因组选择，以及如何将生物学和功能信息整合到育种程序中，以更准确地选择生产和健康动物。他在包括PNAS和Nature Communications在内的同行评议期刊上发表了30多篇论文。