中国数据分析专家王玉博士运用数据分析在多领域实现突破

近日，中国的数据分析专家王玉博士提出利用全基因组选择与测序相结合的数据分析方法优化主流分子辅助育种，该方法填补了中国生物信息学领域与遗传育种相结合的空白。王玉博士主导的荷兰瓦格宁根大学遗传资源中心生菜遗传变异检测与繁种项目（简称生菜项目）应用了该方法，推动了中国在植物遗传变异检验研究领域的发展。

该项目对来自全球47个国家的445份生菜种质资源展开全基因组重测序工作，囊括了生菜的所有栽培类型及主要野生近缘育种材料，全面揭示了栽培生菜的完整驯化进程，并对生菜的种质资源结构、重要农艺性状和抗病基因来源进行了探索研究。王玉博士创新性提出了将全基因组选择与测序相结合的数据分析方法，充分利用遗传变异等信息来提高分子标记的辨识度，来挖掘影响生菜重要农艺性状的候选基因，从而提高全基因组选择过程中表型性状预测的准确率，最终优化主流的分子育种。这一方法可以更为精确地预测出主要粮食作物的产量和抗逆性等重要经济性状，进而帮助育种家选育出更加优良的品种，同时可以大幅度地缩短育种的周期和降低育种成本。

栽培生菜（图中绿色所示）与野生近缘种的群体分析

该项目部分科研成果已经发表在Nature Genetics 期刊上，同时建成了世界范围内覆盖生菜品种最丰富的种质资源数据库之一 (https://db.cngb.org/lettuce/)。该数据库不仅汇集了生菜基因组资源和种质信息数据库，同时也可用作一个生菜研究和育种的管理平台，供全世界范围内的生菜科研人员查询并使用关于生菜染色体组上的遗传变异等数据信息。

中国的数据分析专家王玉博士基于对数据分析的深度理解，以及对全球生物统计、作物遗传育种和商用车主动安全领域的感悟，通过数据分析研发出的成果，在不同领域做出了不可替代的作用。

王玉博士的数据分析技术也同时在智能交通和商用车主动安全领域崭露头角。根据中国物流与采购联合会的数据表示，82.4%的货车司机日均工作时长在8小时及以上，存在疲劳驾驶风险，商用车行车安全存在重大隐患。王玉博士担任前海车米云图科技有限公司‘首席数据官’时曾分别提出了驾驶员评分系统 (driver rating system)、预测疲劳驾驶行为模型、司机画像系统，开创了在商用车主动安全领域分析司机驾驶行为的新局面。

自从2019年驾驶员评分系统应用于主动安全防控系统，驾驶员违规行为大幅下降，主动安全防控系统共监控并纠正了138宗司机违规驾驶行为；截至2019年底，疲劳驾驶模型应用于主动安全防控系统，安全事故同比2018年百万车公里事故总数下降52.21%，由于疲劳引起的追尾事故下降50%；以城市公交为例，截至2019年底，保险公司同比2018年出险频度有了显著改善，从第一季的满期赔率70.2% ，第二季满期赔付率的47.2%，到第三季度满期赔付率下降到41.1%，赔付大幅改善，整体下降幅度超30%。

随着大数据、云计算、人工智能、5G等新技术时代的到来，数据已经成为了重要的生产资源和生产要素。由美国OpenAI研发的人工智能聊天机器人程序ChatGPT，于2022年11月发布以来成为了全球热议的话题。数据分析不仅推动了人工智能机器人的发展，而且在生物统计、作物遗传育种和商用车主动安全领域等更多领域得到了应用发展。可以期待，数据分析将在更多不同领域发挥重要价值。