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基于精准医学生物大数据高级研修项

 

一、研修目的及作用:

恶性肿瘤和心脑血管疾病是威胁我国人民生命和健康的主要疾病。探索恶性肿瘤和心脑血管疾病的发病风险及临床治疗预后,需要基于精准医学的生物医学大数据的信息深度挖掘及对临床治疗的规范指导。目前,高通量测序的个性化基因组、转录组、蛋白组和代谢组学技术的发展为疾病的早期监测和精准治疗提供了可能。

我国适应于生物医学大数据的软件平台、大数据储存及大数据分析挖掘等技术与西方先进发达国家的差距较大,高级人才缺乏。举办此高级研修班的目的是:培养一批掌握生物医学大数据信息挖掘和处理的高级人才,为疾病预防和精准医学的实际应用提供人才支持。


二、研修内容及方式:

内容:

(1)生物医学大数据的整合和信息挖掘;

(2)结合恶性肿瘤、慢性病临床和生物医学大数据介绍构建复杂疾病风险预测、预后模型的相关理论和数据处理方法:包括基于高维数据的lasso、lasso-cox, ridge cox,elastic cox、贝叶斯多水平cox模型、两阶段贝叶斯多水平cox模型拟合策略和方法;

(3)介绍肿瘤临床和生物信息学数据库:The Cancer Genome Atlas (TCGA) project的应用、KEGG基因通路的解析、筛选和应用等。

方式:

    (1)专家讲座 (2)案例讨论 (3)电脑操作


三、授课专家情况:

主讲人易能君博士,是美国阿拉巴玛大学伯明翰分校公共卫生学院生物统计系的首席教授(Sir David Cox Endowed Professor),也是苏州大学讲座教授。近十年的研究工作先后获得美国两项R01 项目资助,创新性的构建了新的统计遗传模型和生物医学大数据分析方法,为复杂疾病基因发现提供了新的策略。易能君博士在生物统计学、遗传流行病学和贝叶斯统计学研究领域具有重要的影响力。相关成果在国际著名期刊(如PNAS, PLOS Genetics, Genetics, Nature Genetics, Bioinformatics)发表。此外,还开发了基于贝叶斯理论的处理高维遗传数据的R 语言程序包BhGLM。主讲:贝叶斯多水平模型及cox模型拟合策略和方法。

雷署丰:苏州大学公共卫生学院遗传流行病与基因组学中心主任,特聘教授。主讲:生物医学大数据的整合和信息挖掘概论、KEEG基因通路的筛选和应用。

沈月平:苏州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系副主任,副教授。主讲: lasso-cox, ridge cox,elastic cox进行脑卒中、胃癌预后风险预测和模型构建技巧。

汤在祥:苏州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系副教授,博士。主讲:用lasso进行脑卒中发病风险因子的筛选方法和策略。

张欣彦:美国阿拉巴马州立大学公共卫生学院生物统计系,在读PhD,主讲:TCGA数据库的处理和分析、两阶段贝叶斯多水平cox模型拟合策略和方法。


四、培训对象:

全国高校、三甲医院及研究机构生物医学研究领域高级人才、博士生等


五、办班时间及地点:

预计在2016年7月,苏州大学校园内。


六、联系方式:

联 系 人:郭坤

联系电话:0512-65112435;18962116095

邮    箱:kunguo@suda.edu.cn

注:此项目为国家专业技术人员继续教育基地正在申报公费项目