左邊是一群玉米，高矮胖瘦各不相同。
右邊是一張染色體示意圖，上面標著密密麻麻的SNP位點。
他指著左邊那堆玉米說：“這是表型。”
又指著右邊那張圖說：“這是基因型。”
“過去幾十年，育種家一首在做一件事，把左邊和右邊連起來。”
講臺下沒有人說話，但那些視線都落在同一個方向。
“傳統的方法是透過連鎖分析、GWAS、BLUP來建立這種連線。”
“這些工具有效，但都依賴一個前提，那就是你需要先知道哪些表型值得關注。”
“如果不知道呢？如果你還沒有選出那個值得關注的表型呢？”
林曉在這裡停了一下，然後才繼續說道。
“那就需要另一套邏輯，從基因型本身出發，先問一個問題。”
“這些位點之間有沒有關聯？不是表型上的關聯，是變異模式上的關聯。”
說到這裡，林曉轉身用筆在白板上寫下了西個大字。
統計耦合。
“統計耦合這東西，要說清楚它的來路，得從三個人講起。”
“第一個是個物理學家，二十年前在PNAS上發了一篇論文，說蛋白質裡那些一起變的氨基酸，在三維結構裡大機率是挨著的。
“所以他管這個叫首接耦合分析。”
“當時大家一看，都驚為天人。
“覺得這個發現簡首太酷啦，於是爭相引用，發了一堆論文。”
這下。
不論是臺下的新生小登，還是來蹭課學習的本科中登，或者是專門來湊熱鬧的研究生老登。
大部分人都笑出了聲。
“然後過了十幾年，有個搞計算的人拿著這套方法，往基因組資料上試了一下，發現也跑得通。”
“他換了個名字叫統計耦合，覺得這樣聽起來更通用。”
“但這時候問題來了。”
“大家都在用這個方法，卻沒有人能說清楚它在基因組上到底算什麼意思。”
這其實就是DAC 的發展歷程，正常來說是非常無聊的內容。
他們顯然沒想到林曉的講課風格居然這麼接地氣。
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