姓名：宁超

职称：副教授

邮箱：ningchao@sdau.edu.cn

个人简介

宁超，博士，副教授，硕士生导师。主要从事数量遗传学方法的研究、创新和实践应用，并开展畜禽功能基因组学相关研究。主持国家自然基金、国家重点研发计划子课题、山东省重点研发计划课题和山东省自然基金等项目。相关成果发表在Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Genetics Selection Evolution、Journal of Dairy Science等杂志。

教育经历

2023.3-2025.3，博士后，生物统计学，University of Michigan-Ann Arbor

2014.9 – 2019.6, 农学博士 , 动物遗传育种与繁殖专业 , 中国农业大学动物科技学

2009.9 – 2013.7 , 农学学士 , 动物科学专业 , 山东农业大学威尼斯wns·8885556

工作经历

2019.9 - 至今, 副教授，山东农业大学威尼斯wns·8885556

执教课程

本科生：畜牧业经营管理

研究生：统计基因组学、生物信息学

研究领域

本实验室主要研究领域：

1. 数量遗传学：数量遗传学理论方法的研究、创新和实践应用；畜禽遗传评估平台的构建与应用。

2. 生物信息学：借助多组学手段，挖掘畜禽重要经济性状的功能基因。

承担的科研项目：

1.国家自然科学基金面上项目，32370675，基于孟德尔随机化法和随机回归模型建立纵向性状全转录组关联分析新方法，2024年01月至2027年12月，50万，主持。

2.科技创新2030—“农业生物育种”重大项目，2023ZD0404604-03，农业育种重大项目-优质猪新品种设计与培育-优质瘦肉型父系猪新品系的选育及应用-基因组选择算法的研发，2023-09至2025-12，72.8万，子课题负责人。

3.山东省重点研发计划-农业良种工程，2023LZGC004，奶牛关键性状智能选育技术研究与应用-奶牛基因组选择技术体系优化，2023-09至2026-08，80万，课题负责人

4.中华人民共和国科学技术部, “十四五”国家重点研发计划项目（青年科学家项目）, 2022YFF1000900, 公猪精液性状的遗传机制解析及设计育种方法研究-农业生物重要性状形成与环境适应性基础研究, 2022-12 至 2027-11, 50万元, 任务负责人。2/13

5.山东省重点研发计划，2022LZGC003，山东省猪基因组选择技术体系的建立与应用-基因组选择公共技术平台和遗传改良信息服务平台搭建，2022.11-2025-12，90.5万，课题负责人。

6.国家自然科学基金青年项目，32002172，基于高斯混合分布和随机回归模型建立纵向性状全基因组关联分析新方法，2021-1至2023-12，24万，主持。

7.山东省自然科学基金青年项目，ZR201910210210，奶牛纵向数据“一步法”全基因组关联分析方法的构建及应用，2021.1-2023.12，15万，主持。

8.山东农业大学科研启动经费，山东农业大学，20万，主持。

发表文章、专利

1. Jun Teng, Tingting Zhai, Xinyi Zhang, Changheng Zhao, Wenwen Wang, Hui Tang, Dan Wang, Yingli Shang, Chao Ning*, Qin Zhang*. Improving multi-population genomic prediction accuracy using multi-trait GBLUP models which incorporate global or local genetic correlation information. Briefings in Bioinformatics 25.4 (2024).

2. Jun Teng†, Dan Wang†, Changheng Zhao, Xinyi Zhang, Zhi Chen, Jianfeng Liu, Dongxiao Sun, Hui Tang, Wenwen Wang, Jianbin Li, Cheng Mei, Zhangping Yang, Chao Ning*, Qin Zhang*. Longitudinal genome-wide association study of milk production traits in Holstein cattle using imputed whole-genome sequence data. Journal of Dairy Science, 2023, 106(4): 2535-2550.

3. Dan Wang, Kerui Xie, Yanyan Wang, Jiaqing Hu, Wenqiang Li, Aiguo Yang, Qin Zhang, Chao Ning*, Xinzhong Fan*. Cost-effectively dissecting the genetic architecture of complex wool traits in rabbits by low-coverage sequencing. Genetics Selection Evolution 54.1 (2022): 75.

4. Chao Ning, Kerui Xie, Juanjuan Huang, Yan Di, Yanyan Wang, Aiguo Yang, Jiaqing Hu, Qin Zhang, Dan Wang*, and Xinzhong Fan*. Marker density and statistical model designs to increase accuracy of genomic selection for wool traits in Angora rabbits. Frontiers in Genetics, 2022, 13.

5. Jun Teng, Changheng Zhao, Dan Wang, Zhi Chen, Hui Tang, Jianbin Li, Cheng Mei, Zhangping Yang, Chao Ning*, Qin Zhang*. Assessment of the performance of different imputation methods for low-coverage sequencing in Holstein cattle. Journal of Dairy Science, 2022, 105(4): 3355-3366.

6. Changheng Zhao, Jun Teng, Xinhao Zhang, Dan Wang, Xinyi Zhang, Shiyin Li, Xin Jiang, Haijing Li, Chao Ning*, Qin Zhang*. Towards a Cost-Effective Implementation of Genomic Prediction Based on Low Coverage Whole Genome Sequencing in Dezhou Donkey. Frontiers in Genetics, 2021, 12.

7. Dan Wang, Hui Tang, Jian-Feng Liu, Shizhong Xu, Qin Zhang* and Chao Ning*. Rapid Epistatic Mixed Model Association Studies by Controlling Multiple Polygenic Effects. Bioinformatics, 2020, 36(19): 4833-4837.

8. Chao Ning, Dan Wang, Lei Zhou, Julong Wei, Yuanxin Liu, Huimin Kang, Shengli Zhang, Xiang Zhou, Shizhong Xu and Jian-Feng Liu. Efficient Multivariate Analysis Algorithms for Longitudinal Genome-wide Association Studies. Bioinformatics, 2019, 35(23): 4879-4885.

9. Chao Ning, Dan Wang, Huimin Kang, Raphael Mrode, Lei Zhou, Shizhong Xu, Jian-Feng Liu. A Rapid Epistatic Mixed-model Association Analysis by Linear Retransformations of Genomic Estimated Values. Bioinformatics, 2018, 34(11):1817-1825.

10. Chao Ning†, Dan Wang†, Xianrui Zheng†, Qin Zhang, Shengli Zhang, Raphael Mrode, Jian-Feng Liu. Eigen Decomposition Expedites Longitudinal Genome-wide Association Studies for Milk Production Traits in Chinese Holstein. Genetics Selection Evolution, 2018, 50(1):12.

11. Chao Ning†, Huimin Kang†, Lei Zhou, Dan Wang, Haifei Wang, Aiguo Wang, Jinluan Fu, Shengli Zhang, Jian-Feng Liu. Performance Gains in Genome-Wide Association Studies for Longitudinal Traits via Modeling Time-varied effects. Scientific Reports, 2017, 7(1): 590.