BARIToNE博士项目：面向气候适应性的大麦数据驱动育种研究

【导师团队】 首席导师：Dr Paul Shaw，James Hutton Institute 联合导师：Sebastian Raubach，James Hutton Institute；Dr Hajk Drost，University of Dundee；Dr Miguel Sanchez Garcia，ICARDA，摩洛哥 产业导师：Dr Benjamin Kilian，Crop Trust

【项目地点】 本项目将在James Hutton Institute（邓迪）开展，录取学生将在University of Dundee注册，由该校授予学位。

【项目简介】 现代作物育种面临一项紧迫挑战：如何快速培育出具有韧性的高产作物品种，以跟上气候变化的步伐。本博士项目结合作物遗传学与数据驱动决策，重点关注具有生物学基础的科学问题及其在育种项目中的实际应用价值。

您将使用真实的大麦数据，研究遗传关系、历史选择和环境背景如何影响育种结果。在此基础上，确定哪些统计和计算方法能够支持更好的决策，从而为特定本地田块找到适应性更强的作物品种。

本项目不要求申请者具备机器学习或人工智能方面的先前经验。项目设计循序渐进，从熟悉的数据科学和统计方法入手，在适当的时候逐步引入更高级的建模方法。

主要工作内容包括： • 分析大麦育种项目的作物数据 • 使用R语言及相关数据科学工具探索遗传模式、群体结构和性状预测 • 学习如何开发可解释的统计和计算模型，将数据与育种结果联系起来 • 学习如何在应用作物科学中负责任、透明地使用预测方法（包括基于机器学习的方法） • 与作物科学家和育种家合作，确保研究结果具有生物学意义和实用价值

【培训与支持】 本项目提供系统化的支持性培训，包括： • 来自作物遗传学、定量生物学、数据分析和人工智能领域专家的核心指导 • 根据您的背景和进度，循序渐进地介绍机器学习概念 • 参加方法研讨会、暑期学校和学术会议的机会 • 鼓励提问、明确期望的协作式指导环境

【申请要求】 欢迎具有植物科学、作物科学、生物学、环境科学、计算生物学、生物信息学、统计学或相关学科背景的申请者。

【申请方式】 申请BARIToNE CTP项目请通过网站表格提交：https://baritone.hutton.ac.uk/how-to-apply/

【资助信息】 申请成功者将获得全额UKRI津贴（目前为20,780英镑），同时涵盖学费、培训和差旅预算。我们还为承担主要照料责任或身患残疾的人员提供额外支持。

【其他重要信息】 本轮申请仅对具有英国居留身份的人员开放。学生必须符合UKRI条款与条件中规定的资格标准（参见TGC 5.2）。