博客好久没有更新了，意味着好久没有写代码了。最大的问题是，时间越来越碎片化，没有太多时间坐下来仔细研究代码。
这两年的成果不算多。除了一些常规性的工作，可以梳理出来的亮点不多：
- “黄海芯1号"芯片（55K SNP）及其衍生的两款芯片（1K、10K SNP）。这三款芯片，可以说为GS提供了可靠并且趁手的高通量基因分型工具。屠龙刀有了，接下来最大的问题是，龙在哪里？如何找到龙？找到龙之前还要做哪些工作？高质量参考基因组组装、高质量基因型填充参考群体构建等工作，绕不过去。大规模基因组选择参考群体构建，是必须要做的工作。如何构建，做到低成本高效率，需要好好设计。这些工作想想真的是任重道远，但又时不待我。
- 一些复杂性状的复杂遗传评估模型的构建。譬如整齐度性状，基本解决了遗传评估模型构建的问题。接下来，最大的问题是，如何获得大规模测试数据，提高遗传参数估计和选择的准确性。
- 一些高效育种模式的计算机模拟工作。如ONBS、高生物安全育种模式等，模拟的流程基本上建立起来了，目前来看进展和结果还不错。
- 多组学数据的综合使用。这一块处于探索阶段，GS、GWAS、TWAS、eQTL等，还没有一个清晰的结果和路线。其实熟悉线型混合模型，GWAS的分析是非常简单的工作。之前没介入，实际分析后发现真的是轻松切入。
- 重要经济性状的高通量表型测定。这一块主要是跟第三方合作，解决人工耗时费力且不准确的问题。目前生长表型的高通量测定已经基本解决，正在解决抗病性状的高通量表型测定。
上述工作，最后整理出文章的进度还是太慢，需要加快进度，发出2-3篇有影响力的文章来。
2023年的变化较大，自己的定位也发生了改变。以后的工作，更多的需要从团队、"育繁推"作为一个整体去考虑。遗传评估和方法研究的推进速度可能会慢，需要培养新人，尽快把工作推进起来。以后可能要暂时放弃代码编写，很难再有机会享受那种专心写代码、问题解决，多巴胺大量分泌的时刻了。