10月30日上午，“统计大讲堂”系列讲座第一百三十五讲举行。本次讲座采用在线直播的方式，普渡大学统计系助理教授赵秉鑫受邀作题为“Biobank-scale Brain Imaging Genetics:Clinical and Methodological Advances”的报告。本次讲座由统计学院教师吴奔主持。
吴奔首先介绍了报告人的相关信息。赵秉鑫是普渡大学统计系助理教授，博士毕业于北卡罗来纳大学教堂生物统计学。他的研究包括高维数据分析、生物数据科学、预测建模以及成像遗传学。
赵秉鑫首先介绍了基因影像学处理的大脑图像数据。通过比较正常人与阿兹海默症患者的大脑图像，可以直观看到大脑疾病的发生伴随着大脑结构和功能的变化。他指出，大脑的结构和功能实际上受到多基因的共同作用，基因在较大程度上可以解释患大脑疾病的风险，但从统计学角度来说，研究基因和大脑疾病的关系需要很大的数据集支撑。在UK Biobank、ABCD等大脑图像数据集的基础上，赵秉鑫及其团队建立了有五万数据的数据集，并采用基因与大脑疾病的关联性检验、因果关系检验、数据整合、预测模型建立方法进行数据分析。
通过对数据集的处理和分析，赵秉鑫及其团队得到许多突破性发现。基于大量基因位点与脑白质结构相关的发现，赵秉鑫以脑瘤、中风、抑郁症等疾病为例，介绍了患者大脑图像数据中基因位点与脑白质的强关联性。赵秉鑫及其团队还发现，相较于其他大脑功能网络而言，基因在凸显网络（SN）、中央执行网络（CE）、默认网络（DM）三种控制人体行为的核心网络上有很强的信号。在反思过程中，赵秉鑫认为，因果关系推断、疾病预测模型的建立、不同种类图像变量的融合等方面的研究都能进一步深入和完善。
赵秉鑫指出，在研究过程中仍存在数据特异性、变量和算法选择、方法创新等方面的挑战。他列举了智力与大脑结构关系研究的例子，详细阐释了在研究过程中如何针对出现的问题，分析原因、提出新方法、得到新发现。
在交流讨论环节，在线师生积极提问，赵秉鑫一一详细解答，并对大量数据的处理和分析等问题作了进一步阐释。
本次讲座内容充实，条理清晰，直观展现了基因影像学在基因和大脑疾病关系中的突破性发现。此后“统计大讲堂”系列将继续推出更多精彩讲座，敬请关注。