近二十年来，特别是近五年来，二代测序技术正在引发遗传研究的革命性变化。通过测定生物在不同环境下的基因表达差异，人们能更全面、更精确地研究生物对环境的响应机制。这一研究思路正应用于从人类到动物、农作物，再到林木的广大研究领域。

    然而，如何有效地分析、解释这些数据，从中提炼出具有深度的生物学规则，一直是一个疑难问题。国际上有大量统计学家和计算生物学家从事这项高难度工作，但并未在许多根本问题上产生突破。

    叶梅霞的这项研究，把基因表达差异从简单的两个环境的比较分析，推进到考虑多环境与多时间点综合分析的高度，能全面探讨基因表达与环境、发育之间的非线性关系，借助高维泊松分布，破解利用基因表达预测性状生长发育的重大生物学问题。

     论文投到国际顶尖生物信息学刊物《Briefings in Bioinformatics》，两周后即获得录用通知。几位审稿人均对该项工作给予极高评价，认为这填补了该领域的研究空白。

    长期以来，统计模型工作滞后于生物实验数据的收集进度。特别在我国，数据分析大多是套用国外发展的软件，缺少我们自己在统计建模方面原创性的成果。这已不光远远落后于国外，更与我国在基因实验研究方面的大量投入与飞速发展很不相称。

    “我校计算生物学中心自创立起，就是要在统计模型构建方面打造一大批世界领先的成果。”计算生物学中心主任邬荣领教授说。“在北京林业大学，我们有高度的信心引领世界计算生物学与生物信息发展方向。”

    据邬教授介绍，叶梅霞的这项工作极具挑战性，没有很强的数学功底根本无法破解。但不是数学专业的她为什么能破解呢？“首先靠的是一种定力与耐力，”邬教授强调说，“她非常刻苦，两年内没出东西，心里急而不躁，终于在两年后的今天她成功了，发表论文到了令人向往的井喷期。”

    “我们中心有信心跨进国际先进行列，靠的就是叶梅霞这种持之以恒，对科学不断追求的精神。”论文第二作者、计算生物学中心研究人员王忠博士说。

      据悉，计算生物学中心还有几位研究生在从事基因表达分析的统计建模工作，也将有重要论文发表。我校计算生物学中心有一大批像叶梅霞这样的学生，正在脱颖而出。