智能育种

您身边的育种数据管理分析

百博智慧大讲堂第10周通知(第29-31期)—本周3场,基因编辑与未来农业、区块链农业应用、低空多源遥感

动态

2020-05-02 00:00


  进入阳光明媚的五月,五一长假你出门了吗?国内疫情得到有效控制,但全球范围内新冠病毒已感染了超过三百万人。很多国家都采取了我们早期的措施,戴口罩、禁外出,加强检测。希望人类能互相学习防疫经验,齐心协力,早日控制病毒。今日长缨在手,何时缚住苍龙?

  百博智慧大讲堂从3月初开播以来,每周连续不断,到4月底时共组织了28场讲座,收获28.5万次访问。其中4月30日徐云碧老师的报告单日收获1.6万次播放,创下最高人气记录,把百博智慧大讲堂推向了新高度。迄今为止大讲堂直播间受到1.2万多人关注,微信群吸引了近5000人加入。感谢大家的参与和支持,我们共同努力,在两个月时间内打造了一个农业领域有影响力的专业知识学习和交流平台。

  百博智慧大讲堂第10周安排了三场讲座,两场是新的话题,介绍基因编辑和区块链技术。百奥云力邀明尼苏达大学张峰教授为大家带来“基因编辑与未来农业”的报告,将综合梳理各种基因编辑技术的发展、现状及瓶颈,指出该技术在未来农业中的应用方向和前景。张峰教授是基因编辑领域的先锋人物,是第二代基因组编辑技术TALEN技术的共同发明人,作为共同创始人创立了第一家利用基因组编辑技术进行作物性状改良的生物技术公司--Calyxt,并领导该公司于2017年在纳斯达克成功上市。强烈推荐!

 

 

主讲嘉宾

 

  华中农业大学张建博士

  明尼苏达大学张峰博士

  清华大学崔伟博士

 

 

第29-31期讲座安排

 

 

 

张建

 

 

  张建,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室摄影测量与遥感专业博士,华中农业大学副教授。

  工作后分别以博士后和访问学者身份在美国德州农工大学量子光学工程研究中心和美国农业部南方平原研究所农业航空遥感应用中心从事农业低空遥感载荷和作物监测相关研究。

  目前主要从事低空遥感载荷在作物表型特征提取性能及改进途径等研究。自主集成研发了低空无人机多源遥感成像平台及配套影像处理和表型特征提取一体化处理算法,并申请专利和软著,相关成果转化推广到多家科研单位和高校使用。

  工作以来主持国家自然科学基金、国家重点研发子课题、湖北省自然科学基金和中央高校基金等科技项目十余项。在Molecular Plant、Remote Sensing、Precision Agriculture和农业工程学报等期刊上发表论文共计二十余篇,其中以第一作者或通讯作者身份发表SCI检索论文10篇。

 

 

张峰

 

 

  张峰教授目前就职于美国明尼苏达大学植物及微生物学系,任助理教授。张峰教授长期从事于植物基因编辑以及作物性状改良方面的研究。

  他是第二代基因组编辑技术,TALEN技术的共同发明人。TALEN 技术大大提高了基因编辑技术的易用性,使高效编辑任意基因成为了可能。该技术于2012 年被科学杂志评为年度10大科技突破。张峰教授利用TALEN技术成功地在多种植物,包括烟草,大豆,土豆,油菜,小麦以及苜蓿中进行了精确的单基因和多基因编辑,研发了无反式脂肪酸的大豆,耐储土豆,高纤维小麦,易消化苜蓿等多个基因编辑作物品种。其中7个品种获得美国农业部非转基因品种认证。

  在加入明尼苏达大学之前,张峰教授作为共同创始人以及首席运营官创立了第一家利用基因组编辑技术进行作物性状改良的生物技术公司,Calyxt,并领导该公司于2017年在纳斯达克成功上市。

  张峰教授的团队目前主要致力于新一代大规模高通量植物基因组编辑技术的研发,重要农艺性状改良,以及合成生物学方面的研究。

 

 

崔伟

 

 

  崔伟,清华大学电机系博士,1996年至2006年在清华求学。2006年至2016年,作为跨国企业高管,在美国、中东、日本、欧洲多国工作十余年。

  2016年初回国,专注数字经济领域的科研工作,目前已经成为数字经济领域知名技术专家,为多家企业,提供区块链、大数据等领域的培训和咨询,定制和实施数字化转型解决方案。

  担任清华X-Lab区块链实验室创业导师,清华-青岛大数据研究工程中心顾问,人民网慕课法学院数字经济研究中心首席顾问。多次受邀到农业农村部做区块链在农业应用相关报告和培训。2014年,荣获北京市科学技术一等奖和国家优秀专利奖。


相关推荐

新品发布 | 百奥云推出基因组局部组装服务

百奥云基于二代/三代测序数据以及中间结果文件(如fq/bam),自研局部组装算法与流程,并结合了大数据产品基因云湖(GenoLake)的海量数据管理、查询与分析等功能,为用户提供个性化的局部组装服务。通过百奥云的局部组装方案,用户可以快速获取基因/蛋白全长序列信息,避免传统实验所带来的时间和资源浪费,加快决策周期,提高研究和生产效率。同时,还可有效地解决大规模测序数据存储、查询和分析等问题,提高数据利用率,获取更全面的基因组信息,助力动植物研究和育种生产的顺利进行。

04-07

2024

AI大数据 | 百奥云育种数据科学家顾林林发表一种高效精准的集成学习基因组选择方法ELPGV

是否存在一种方法可以整合各种模型的结果以期望获得更加精准的预测呢?

04-03

2024