Caleb Yeboah

Caleb Yeboah

Quantitativer Genetiker | Pflanzenzuchter | Data Scientist

Ich nutze Genomik, pradiktive Modellierung und Datenwissenschaft, um landwirtschaftliche Innovation voranzutreiben und bessere Kulturpflanzen zu entwickeln.

Uber mich

Quantitative Genetik, Pflanzenzuchtung und Datenwissenschaft verbinden.

Ich arbeite an der Schnittstelle von Genomik, pradiktiver Modellierung und Pflanzenzuchtung, um komplexe biologische Daten in nutzbare Erkenntnisse fur die Verbesserung von Kulturpflanzen zu verwandeln.

Meine Forschung konzentriert sich auf robuste statistische und rechnergestutzte Ansatze, die bessere Zuchtentscheidungen unterstutzen und landwirtschaftliche Innovation beschleunigen.

Mein Forschungsschwerpunkt

Erforschung der Schnittstelle von quantitativer Genetik, pradiktiver Analytik und Kulturpflanzenverbesserung.

Genomische Vorhersage und Modellierung

Optimierung der Zuchtungseffizienz durch fortgeschrittene statistische Modellierung und pradiktive Analytik.

  • Pradiktive Modelle wie GBLUP, BayesB und rrBLUP evaluieren und implementieren.
  • Fortgeschrittene R-Pakete wie asreml, sommer und GAPIT einsetzen.
  • Grosse Daten aus Multi-Umwelt-Versuchen analysieren.
  • SLURM und Bash fur rechenintensive Mixed-Model-Analysen nutzen.

Genetische Architektur von Sorghum

Untersuchung genetischer Mechanismen, die Anpassung und Ertrag steuern.

  • Globale genetische Vielfalt von Sorghum charakterisieren.
  • Ma-Loci und die Regulation der Blutezeit untersuchen.
  • Anpassung und regionale Leistung erforschen.
  • Phanotypische Plastizitat uber Umwelten hinweg analysieren.

Datenwissenschaft in der Landwirtschaft

Pipelines entwickeln, die genomische Daten in Zuchtentscheidungen ubersetzen.

  • Pipelines mit R, Python und Bash entwickeln.
  • VCF- und PLINK-Datensatze verarbeiten.
  • Publikationsreife Visualisierungen mit ggplot2 erstellen.
  • Rechnerische Ergebnisse in umsetzbare landwirtschaftliche Erkenntnisse ubersetzen.

Technisches Arsenal

Werkzeuge fur moderne quantitative Genetik und rechnergestutzte Pflanzenzuchtung.

Programmierung und Datenanalyse

RdplyrPythonBashggplot2

Quantitative Genetik

asremlsommerGAPITMixed ModelsGWASGenomic Prediction

Hochleistungsrechnen

SLURMLinuxHPC ClustersVCF ProcessingPLINK

Visualisierung und Kommunikation

ggplot2Statistical GraphicsScientific StorytellingResearch Communication

Leadership und Wissenschaftskommunikation

Als Co-Vorsitzender des Nebraska Plant Science Symposium 2026 zu dienen, war ein Hohepunkt meiner Promotion. Es bot mir eine einzigartige Plattform, Verantwortung zu ubernehmen, mit einem starken Organisationskomitee zusammenzuarbeiten und wirkungsvolle Wissenschaftskommunikation zu fordern.

Stimmen aus Wissenschaft und Agrarindustrie zusammenzubringen, um uber die Zukunft der Pflanzengenetik zu sprechen, hat meine Leidenschaft dafur gestarkt, nicht nur Forschung zu betreiben, sondern auch kollaborative Umgebungen fur ihren Austausch zu schaffen.

Vollstandiges Komitee und Veranstaltungsdetails ansehen
2026 NPSS Organizing Committee

Organisationskomitee des Nebraska Plant Science Symposium 2026

Lassen Sie uns zusammenarbeiten

Wenn Sie sich fur Pflanzenzuchtung, Genomik, quantitative Genetik oder Moglichkeiten in der Industrie interessieren, lassen Sie uns Kontakt aufnehmen.