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周亚慧,女,博士,毕业于华中农业大学,现任湖北大学计算机与信息工程学院讲师、硕士生导师。参与多项国家自然科学基金项目、棉花生物学国家重点 实验室开放基金项目、中央高校基本科研业务费专项基金项目等,在 Briefings in Bioinformatics 、Molecular Plant 等权威期刊上发表论文,其中 ESI 高被引论文 1 篇,CCF 会员,担任 Frontiers in Plant Science 等期刊审稿人。
研究方向:生物信息学、数量遗传学、大数据分析等。
邮箱:zhouyh@hubu.edu.cn
科研项目:
[1] 2021.01.01—2024.12.31 国家自然科学基金委员会,面上项目,高通量标记关 联群体高效快速检测环境互作 QTN 方法学研究和软件包研制(32070557),参与
[2] 2019.01.01—2022.12.31 国家自然科学基金委员会,面上项目,高通量快速检 测含有杂合基因型关联群体的多位点 GWAS 方法学研究及其软件包研制(31871242),参与
科研成果:
[1] Zhou YH, Li G, Zhang YM. A compressed variance component mixed model framework for detecting small and linked QTL-by-environment interactions. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(2):bbab596. (SCI 一区 TOP ,5-year IF = 10.6)
[2] Zhou YH, Zhang YW, Wen YJ, Wang SB, Zhang YM. QTL.gCIMapping v3.4 (R package: https://CRAN.R-project.org/package=QTL.gCIMapping)
[3] LiM, Zhang YW, Zhang ZC, Xiang Y, Liu MH, Zhou YH, ZuoJF, Zhang HQ, Chen Y, Zhang YM. A compressed variance component mixed model for detecting QTNs and QTN-by-environment and QTN-by-QTN interactions in genome-wide association studies. Molecular Plant, 2022, 15(4):630-650. (SCI 一区 TOP ,5-year IF = 22.6 ,1%高被引论文、1%热点论文和杂志年度最优论文)
[4] Li G, Zhou YH, Li HF, Zhang YM. A multi-locus linear mixed model methodology for detecting small-effect QTLs for quantitative traits in MAGIC, NAM, and ROAM populations. Computational and Structural Biotechnology Journal, 2023, 15, 21:2241- 2252. (SCI 二区 TOP ,5-year IF = 6.3)
招生信息:
欢迎数学、计算机、人工智能、生物学等相关专业,具备扎实的数学基础和 编程能力,对生物信息学、大数据分析等方向感兴趣的同学报考。欢迎已通过复 试的研究生以及对科研感兴趣的本科生与本人联系,并附个人简历。