2015 November : Biostatnet

Session 7: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Dae-Jin Lee   Oral contribution: Combining clinical and genetic variables to predict antidepressant treatment response: a machine learning approach. Abstract Raquel Iniesta, King’s College London   Invited talk: Multivariate sparse models for multi-omics analyses Abstract Giovani Montana, King's College London
Session 6: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Anna Espinal   Oral contribution: Machine learning analysis for developing non-invasive liver fibrosis assessment techniques. Abstract Nuria Perez-Alvarez, Technical University of Catalonia-Barcelona Tech   Oral contribution: Underreported data analysis with INAR-hidden Markov chains. Abstract Amanda Fernández-Fontelo, Universitat Autònoma de Barcelona   Oral contribution: Characterization of cerebral hemodynamics during individual obstructive sleep apnea events by diffuse optics. Abstract Clara Gregori-Pla, ​The Barcelona Institute of Science and Technology / ICFO
Session 5: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Montse Rue   Invited talk: Integrating Clinical (“Small”) data in Biomedical (“Big”) data research: prospects and challenges Abstract and PPT Presentation Rodrigo Dienstmann, Vall d’Hebron Institute of Oncology    Oral contribution: Integrative Pathway Enrichment Analysis. Abstract Oana A. Zeleznik, Omics Center Graz   Oral contribution: Integrative analysis of transcriptomics and proteomics data for the characterization of brain tissue after ischemic stroke. Abstract Ferran Briansó, Universitat Politècnica de Catalunya  
Poster Session: Workshop on Biomedical (Big) Data
Alicia Quirós, María J. Pérez Vizcayno, Antonio Fernández-Ortiz, Pilar Jiménez, Nieves Gonzalo, Iván Núñez-Gil, Luis Nombela, Pablo Salinas, Carlos Macaya, Javier Escaned. Illustrating the need for large sample analysis methods in Biomedicine.  Abstract   C. Arenas, I. Irigoien, F. Mestres, C. Toma and B. Cormand. Extreme observations in biomedical data. Abstract   Ricardo Alberich, Adriá Alcalá, Merce Llabres, Petar Koev. ProtData: A database for biological protein information. Abstract   Ferran Reverter, Roderic Guigo. Visualization of Tissue Transcriptomes and Disease phenotypes in Kernel Space. A study based on the GTEx datasets.  Abstract   Gerard Castellà, Ramon Boix,Cristina Colls, Anna García-Altés, Ivan Teixidó, Jordi Mateo, Francesc Solsona, Joan Escarrabill, Manuel Sánchez-de-la-Torre, Ferran Barbé and Joan Valls. Assessing the heterogeneity in the individuals to fit different models: an application to predict mortality in a large sample of sleep apnoea patients. Abstract   Ipek Guler, Christel Faes, Carmen Cadarso-Suarez. Two-stage based proposal for Multivariate Longitudinal and Survival Data. Application to Orthopedic Liver Transplantation Data. Abstract   Irantzu Barrio, Inmaculada Arostegui and Jose María Quintana. Sample size impact on the categorisation of continuous variables in clinical prediction. Abstract   Javier Rivera Pinto, M. Luz Calle Rosingana, Marc Noguera Julián. Statistical challenges for human microbiome analysis. Abstract   Urko Aguirre, Jose M. Quintana, Ane Anton, Maria Jose Legarreta, Inmaculada Arostegui. Influence of Imputation on the performance of Machine Learning methods in Colorectal Cancer: a comparative study. Abstract   Yarlosva Robles-Bykbaev, Salvador Naya, Javier Tarrio-Saavedra. Degradation Modelling of Smart-Biopolymers used in Dental Applications. Abstract    
Session 4 Round Table: Workshop on Biomedical (Big) Data
  Chair: Raquel Iniesta How biostatistics can transform Big Data in a Big deal for Biomedical Research? The roundtable was chaired by Raquel Iniesta, postdoctoral researcher in Big data sciences and genetic epidemiology in the Department of Medical and Molecular Genetics at King’s College London, and Scientific broadcaster at Ràdio Silenci-La Xarxa.​    
Session 3: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Jesus Lopez   Invited talk: Tensor decomposition uncovers transeQTI, networks in the multi-tissue EuroBATS study. Abstract Jonathan Marchini, Oxford University   Oral contribution: Integrative analysis to select genes regulated by methylation in a Cancer Colon study. Abstract Alex Sánchez Pla, Universitat de Barcelona   Oral contribution: Epigenetic control of host plasma markers associated with HIV control. Abstract Marta Ruiz-Riol, Institut de Recerca de la Sida (IrsiCaixa)​​  
Session 2: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Inmaculada Arostegui   Oral Contribution: A Bayesian joint model approach for individual cancer risk assessment.  Abstract Carmen Armero, Universitat de València.   Oral Contribution:  A Multi-State Model for the Progression to Osteopenia and Osteoporis among HIV-infected patiens. Abstract Klaus Langohr, Universitat Politècnica de Catalunya.    Oral Contribution: Behaviour of the Hazard ratio in Composite endpoints. Abstract Moisés Gómez-Mateu, Universitat Politècnica de Catalunya.   
Session 1: Workshop on Biomedical (Big) Data
Chair: Carmen Cadarso   Invited talk 1: Additive smooth models for daily pollution monitoring data Abstract Simon Wood, University of Bath   Invited talk 2: Improving the sensitivity and specificity of gene set and pathway analysis when you have many datasets  Abstract Aedín Culhane, Harvard T.H. Chan School    
BIOSTATNET Workshop on Biomedical (Big) Data
El Biostatnet Workshop en Biomedical (Big) Data tendrá lugar los días  26 y 27 de noviembre en el Centre de Recerca Matemàtica (CRM) en Bellaterra (Barcelona) enmarcardo en el curso Research Programme on Statistical Advances for Complex Data. Estas jornadas, organizadas por los nodos Catalunya-BIO y Catalunya-SEA de la Red Biostatnet, son un punto de encuentro para investigadores, senior y junior, interesados en metodologías, análisis y problemas computacionales originados en problemas biomédicos con grandes y complejas bases de datos. Se celebrará en dos días en los que se reflexionará y hablará sobre temas de máxima actualidad con investigadores de un gran prestigio como Aedin Culhane de Harvard University, Rodrigo Dienstmann  del Vall d'Hebron Institute of Oncology, Jonathan Marchini  de  Oxford University, Giovanni Montana  de King's College London​ y Simon Wood de la University of Bath. Dentro del programa, además de las conferencias de los 5 profesores invitados, tendrán cabida varias sesiones de contribuciones orales y de pósters. También está siendo organizado un volumen de Extended Abstracts que será publicado en la subserie Research Perspectives CRM Barcelona of the Birkhäuser's series Trends in Mathematics. El envío de dichos extended abstracts (2-4 páginas) es opcional y se concretaría unas semanas después tras finalizar el workshop. Toda la información (call) sobre el workshop podéis encontrarla en el Centre de Recerca Matemàtica (CRM). El auditorio donde tendrán lugar las jornadas dispone de un número de plazas limitado por lo que las solicitudes de participación serán aceptadas por orden de inscripción. Lo detalles sobre el envío de contribuciones, así como los templates para el envío de resúmenes, están disponibles aquí para su descarga.
Estadística Multivariante con R
La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2015 de forma presencial, formado por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente. Más información en: http://goo.gl/whB1MM y en http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Matrículas: http://matriculas.fuam.es/matriculauam/Convocatorias.action Módulo 6: Estadística Multivariante con R Fechas: 26 y 27 de noviembre de 2015 Este módulo tiene por objetivo que los alumnos conozcan los fundamentos y las aplicaciones de las técnicas más utilizadas de análisis multivariante y sepan cómo aplicarlas con R. Estas técnicas no solo tienen interés por sí mismas sino que además son los elementos en los que se basan técnicas más complejas para analizar datos de alta dimensión. El módulo incluye algunas técnicas descriptivas para datos multivariantes, métodos de reducción de la dimensión y técnicas de clasificación tanto supervisada como no supervisada.
Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R
La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2015 de forma presencial, formado por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente. Más información en: http://goo.gl/whB1MM y en http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Matrículas: http://matriculas.fuam.es/matriculauam/Convocatorias.action Módulo 5: Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R Fechas: 18, 19 y 20 de noviembre de 2015 En este módulo se presentan los modelos de regresión mixtos (también conocidos como jerárquicos o multinivel), que incluyen factores aleatorios, para las situaciones en los que las unidades de análisis se encuentran agregadas en grupos y las respuestas que se observan en ellas están correlacionadas. Esto sucede por ejemplo, al estudiar distintos barrios dentro de varias ciudades o al preguntarse por alumnos dentro de clases o especies biológicas dentro de familias. El módulo se desarrollará de forma muy práctica y se centrará en los modelos mixtos lineales, aunque también se expondrá su extensión a modelos generalizados (GLMM) y aditivos (GAMM). El módulo incluye las estrategias de construcción y diagnóstico de modelos.
Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R
La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2015 de forma presencial, formado por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente. Más información en: http://goo.gl/whB1MM y en http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Matrículas: http://matriculas.fuam.es/matriculauam/Convocatorias.action Módulo 4: Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R Fechas: 11, 12 y 13 de noviembre de 2015 El objetivo principal de este módulo es proporcionar a los alumnos los conocimientos de las técnicas estadísticas más utilizadas dentro del campo de las ciencias de la salud, de la epidemiología y de la investigación biomédica en general. El módulo incluye las técnicas estadísticas más sencillas para analizar datos clínicos y epidemiológicos, como son el análisis descriptivo de datos y la inferencia básica, pero la parte más importante está dedicada a los modelos de regresión. Se ha dado especial importancia a las técnicas más usadas en la investigación biomédica, que son la regresión logística y la regresión de Cox, para analizar datos de supervivencia. Los modelos de regresión se explican desde un punto de vista práctico, y se han incluido temas avanzados como: el tratamiento de las variables de confusión, el análisis e interpretación de interacciones, las estrategias para la construcción de modelos de regresión multivariantes y el análisis de la capacidad predictiva de los modelos.