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Biostatnet

La red temática BIOSTATNET quiere ser el núcleo de conexión de los investigadores españoles de Bioestadística, con un enfoque flexible, abierto, integrador e interdisciplinar. Esta Red, pionera en España, consta de 8 nodos y 224 miembros liderados por estadísticos universitarios con proyectos propios de investigación, experiencia docente en bioestadística y colaboración estrecha con investigadores biomédicos. BIOSTATNET agrupa y representa las distintas líneas de investigación de cada uno de los nodos involucrados. Sus objetivos principales son:

  • Coordinar la investigación y la docencia de bioestadística en España, permitiendo su proyección internacional;
  • Potenciar la formación adecuada en bioestadística;
  • Favorecer su transferencia y aplicabilidad en biomedicina.

Noticias y Actividades

Post-doctoral research fellowship in modelling of the immune response to Ebola vaccine. Bordeaux, France.
One postdoc position is available to work on the modelling of the immune response to Ebola vaccine at Inserm U1219 Bordeaux Population Health Center, Statistics in Systems and Translational Medicine team (SISTM) in Bordeaux (France) for a minimum period of 18 months. Deadline for Application is October 1st 2019. PostdocEBOVAC3_SISTM2019_Bordeaux  
Postdoctoral Fellowship in Applied Statistics at the BCAM
BCAM, the Basque Center for Applied Mathematics (http://www.bcamath.org) has opened a postdoctoral position in Applied Statistics. The successful applicant for this position is expected to work with methodological development and applications in topics related to semiparametric and nonparametric regression and sparse/regularised regression, including spatial and spatio-temporal statistics and functional data analysis. The deadline is August 20th, 2019. For inquiries please contact: Maria Xose Rodriguez Alvarez (mxrodriguez@bcamath.org). Duration: 1 year (with possible extension) Deadline: August 20th 2019,13:00 CET(UTC+1). See full details at: http://www.bcamath.org/documentos_public/archivos/ofertas/BCAM_Postdoc_AS.pdf How to apply: Applications must be submitted on-line at http://www.bcamath.org/en/research/job/postdoctoral-fellowship-in-applied-statistics
Job offer: Biostatistician
Applications deadline: 23/06/2019 12:00:00   The Genetic and Molecular Epidemiology Group at the Spanish National Cancer Research Centre (CNIO) is a multidisciplinary team that focuses on both methodological and applied aspects of research into the genetic and environmental aetiology of bladder, pancreatic and breast cancer. Their aim at modelling the factors involved in cancer risk and clinical course by integrating epidemiologic, genetic, omics and clinical data. The group participates in a number of large international consortia, taking a leading role in the design, implementation and analysis of association studies of these three diseases.   They are seeking a high qualified Biostatistician to assist and complement the group on its statistical skills and needs, as well as to provide advice on study design and assistance with analyses.   Roles and responsibilities: - Carrying out statistical analyses, including multivariate analysis of high throughput experimental data, data mining and classification problems. - Interpreting and explaining results from analyses, including the written reporting of methods and results. - Providing statistical advice to the members of the group and their collaborators. - Providing basic training in statistical methods. - Develop and maintain close liaison with Study partners both external and internal to drive data management aspects of project delivery.   CNIO Statistician Position Announcement   More info about it in:  https://bit.ly/2Ij20Q5

Nodos

Nodo GALICIA

Investigador Responsable: Carmen María Cadarso Suárez

Con 58 miembros liderados por Carmen Cadarso, Javier Roca, José A. Vilar y Francisco Gude investigando en: Inferencia en Modelos Aditivos Generalizados (GAM). Extensiones del Modelo GAM. Modelos Aditivos Multi-estado (MSM) en Supervivencia.

Nodo CATALUNYA – BIO

Investigador Responsable: Guadalupe Gómez Melis

El nodo Catalunya-Bio, liderado por Guadalupe Gómez Melis, está formado por 34 investigadores de cuatro universidades catalanas, tres universidades extranjeras y siete instituciones biomédicas. Sus principales líneas de investigación son de las áreas de la bioestadística y de la bioinformática.

Nodo CATALUNYA – SEA

Investigador Responsable: Pere Puig Casado

Con 18 miembros liderados por Pere Puig investigando en: modelización estadística avanzada, series temporales, datos longitudinales, curvas ROC, análisis de supervivencia y modelos mixtos.

Nodo VALENCIA – VABAR

Investigador Responsable: Carmen Armero Cervera

El Grupo Valencian Bayesian Research Group, VABAR, está formado por 24 investigadores cuyo objetivo es la implantación y desarrollo de metodologías novedosas de estadística espacial y temporal en escenarios reales de tipo epidemiológico, farmacológico y medioambiental.

Nodo MADRID

Investigador Responsable: María Luz Durbán Reguera

Con 27 miembros liderados por María Luz Durbán Reguera, investigando en: Modelos basados en P-splines para datos espacio-temporales, Estimación y predicción en áreas pequeñas mediante P-splines, Métodos de estimación para curvas ROC.

Nodo GRANADA

Investigador Responsable: Antonio Martín Andrés

Con 10 miembros dirigidos por los catedráticos Antonio Martín Andrés y Juan de Dios Luna del Castillo, investigando en métodos tanto exactos como asintóticos para el análisis de Tablas de Contingencia

Nodo CASTILLA – LA MANCHA – OED

Investigador Responsable: Jesús López Fidalgo

El nodo Castilla-La Mancha – OED está formado por un total de 25 investigadores de 8 Universidades Españolas distintas y 1 extranjera. El Diseño Óptimo de Experimentos, que proporciona herramientas para una investigación más eficiente, es el punto de unión de los trabajos de estos investigadores.

Nodo PAÍS VASCO

Investigador Responsable: Vicente Núñez Antón

Con 27 miembros liderados por Vicente Núñez Antón investigando en: datos longitudinales, análisis de supervivencia, técnicas no paramétricas, modelización de la calidad de vida relacionada con la salud.