<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr" class="gmail_signature">Caros,<br><br>Na próxima sexta (18 de Agosto, às 13:30h) retomaremos o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG, com a apresentação do prof. Shariq Mohammed do Departamento de Bioestatística da Boston University.<br><br>Shariq received his bachelor’s degree in mathematics with honors from the Indian Statistical Institute (ISI), Bangalore, India, followed by an M.Sc. in applications of mathematics from Chennai Mathematical Institute (CMI), Chennai, India. He obtained his PhD in Statistics from the University of Connecticut (UConn), Storrs in August 2018 before joining the Department of Biostatistics and the Department of Computational Medicine & Bioinformatics at the University of Michigan, Ann Arbor, as a post-doctoral fellow. Currently, he is an Assistant Professor in the Biostatistics department from Boston University. His research interests reside in Bayesian modeling, variable selection, and spatial statistics with applications to medical imaging data. Shariq’s work has focused on the development, implementation, and use of sound statistical methodology coupled with domain knowledge to extract information from medical images that can be used for disease classification and disease prediction. <br></div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><br></div><div dir="ltr" class="gmail_signature">Título: <span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Verdana,Geneva,sans-serif;font-size:13.3333px">Layered Variable Selection for Multivariate Bayesian Regression: A Case Study in Imaging-Genomics</span></div><div dir="ltr" class="gmail_signature">Abstract: <span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Verdana,Geneva,sans-serif;font-size:10pt">We propose a statistical framework to integrate radiological magnetic resonance imaging (MRI) and genomic data to identify the underlying radiogenomic associations in lower grade gliomas (LGG). We devise a novel imaging phenotype by dividing the tumor region into concentric spherical layers that mimics the tumor evolution process. MRI data within each layer is represented by voxel-intensity-based probability density functions which capture the complete information about tumor heterogeneity. Under a Riemannian-geometric framework these densities are mapped to a vector of principal component scores which act as imaging phenotypes. Subsequently, we build Bayesian variable selection models for each layer with the imaging phenotypes as the response and the genomic markers as predictors. Our novel hierarchical prior formulation incorporates the interior-to-exterior structure of the layers, and the correlation between the genomic markers. We employ a computationally efficient Expectation-Maximization-based strategy for estimation. With a focus on the cancer driver genes in LGG, we discuss some biologically relevant findings.</span></div><span class="gmail-im" style="color:rgb(80,0,80)"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></span><div dir="ltr" class="gmail_signature">O seminário será presencial na sala 2076 do ICEx/UFMG.<br><br>Att,<br></div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><br></div><div class="gmail_signature">Marcos Prates</div></div></div>