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近年来，基于 SNP 芯片数据的全基因组关联研究和基因组选择广泛应用于猪育种。随着新一代测序技术的发展和测序成本的降低导致组学数据激增，包括基因组学、转录组学、表观基因组学、代谢组学、蛋白质组学、微生物组学等。这些多层面的组学数据为系统阐明基因组学的生物学机制提供了前所未有的机会。如何有效地整合组学数据和生物信息学知识，来提高猪的基因组预测的准确性，仍然是一个重大挑战。

Genes 期刊邀请中国农业科学院赵福平研究员、华南农业大学张哲教授、爱丁堡大学房灵昭博士和墨尔本大学向瑞东博士共同设立特刊“Systematic Analysis and Application of Omics Data in Pig Breeding (组学数据在猪育种中的分析与应用)”，旨在给广大专家学者提供一个交流学习的平台。本特刊重点关注“组学数据在猪育种中的系统分析与应用”，包括但不限于上述主题的其他相关进展。

投稿截止日期：2022年5月25日

客座编辑介绍

赵福平 研究员

中国农业科学院北京畜牧兽医研究所

研究方向：统计基因组学和猪遗传育种研究。

张哲 教授

国家优秀青年基金获得者

华南农业大学动物科学学院

研究方向：畜禽基因组选择方法及应用研究。

房灵昭 博士

爱丁堡大学遗传与分子医学研究所

研究方向：利用“组学”数据中的丰富信息来了解动物和人类复杂性状和疾病的遗传和生物学基础。

向瑞东 博士

墨尔本大学兽医和农业科学学院

研究方向：统计基因组学、功能基因组学、基因组预测。

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Genes 期刊介绍

主编：J. Peter W. Young, University of York, The United Kingdom

期刊主题涵盖了与DNA、RNA、染色体、基因、遗传学和多组学相关的所有内容。Genes 下设18个专栏，从人类、动物、植物、微生物、分子遗传、种群进化和高新技术等多个角度全方位审视遗传学和基因组学的前沿研究。

2020 Impact Factor：4.096

2020 CiteScore：4.4

Time to First Decision：17.4 Days

Time to Publication：36 Days