报告会上，徐士忠从全基因组关联分析的模型、元分析和基因型与环境互作效应分析三个方面展开，系统地讲述了全基因组关联分析在数量性状座位定位上的优势以及不同统计模型的原理和优缺点，以实例说明元分析在已发表数据更多有价值信息挖掘上的优势以及不同模型的原理和差异性。徐士忠强调，关联分析时充分考虑基因型与环境互作效应非常有利于增强定位结果的可靠性。报告会后，徐教授与大家进行了深入交流和广泛讨论，并就与我所结合双方优势开展合作研究达成初步意向。此次报告为参会专家和年轻学者在动植物遗传育种领域更好地理解和应用全基因组关联分析、元分析提供了详实而生动的学术营养大餐。

 徐士忠教授，美国普渡大学数量遗传学博士，1999年至今在美国加州大学河滨分校任植物系数量遗传学教授，主要从事经典数量遗传学和生物统计学研究，迄今在PNAS、Plant Journal、Genetics、BMC Bioinformatics等国际知名期刊发表学术论文百余篇，累计引用达5000多次；编著有英文论著《Principles of Statistical Genomics》等。