<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Prezados colegas,<br></div><div dir="ltr"><div><br></div><div><div>A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, 22 de maio, no horário das 15h30 às 17h00, Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.</div><div><br></div><div>Detalhes do seminário seguem abaixo. </div><div><br></div><div><b>Palestrante</b>: Luiz Max Carvalho (EMap/FGV)</div><div><div><b>Título:</b> Principled Bayesian phylodynamics for pandemic preparation</div><div><b>Resumo:</b>  The recent COVID-19 global Public Health emergency has laid bare the need for properly preparing for the (re-)emergence of pathogens in human and non-human populations. In this  context, it also became clear that genomic surveillance is a major component of pandemic preparation, allowing for the early detection of new pathogen variants. This wealth of data necessitates, however, a framework for data preparation and integration, as well as analytical methods that can extract epidemiological insight from the combined genomic and epidemiological information. Phylodynamic methods employ a model-based approach to extract information from this sort of data, combining phylogenetic trees and epidemiological models. In this talk I will discuss the methodological challenges of phylodynamics, devoting attention to two topics: prior elicitation and computation (via MCMC and variational methods). I will present some pitfalls of seemingly 'uninformative' priors and discuss a number of examples, including population reconstruction and mutation heterogeneity. Moreover, I shall discuss ideas for making sure our methodological apparatus is up to scrutiny through simulation-based calibration (SBC), which needs adaptation to work in a non-standard metric space such as treespace. In summary, I will give an overview of the current methodological canon in phylodynamics and ways to tackle the major challenges ahead. </div></div><div>Keywords: Bayesian Statistics, Phylodynamics, Genomic surveillance<br></div><div><br></div><div>Mais informações podem ser encontradas no site: <a href="https://www.dme.ufrj.br/?page_id=3486" target="_blank">https://www.dme.ufrj.br/?page_id=3486</a></div><div><br></div><div><br></div></div><div>Atenciosamente, </div><div><br></div></div>
</div><br clear="all"><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Maria Eulalia Vares<div>Professora Titular - Instituto de Matemática - UFRJ</div><div>Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Estatística</div></div></div></div>