<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small">Prezados(as)</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small">Desculpe-me se já receberam esta email anteriormente</div><span style="color:rgb(80,0,80)"><div><span style="color:rgb(80,0,80)"><br></span></div>N</span><span class="gmail_default" style="color:rgb(80,0,80);font-family:verdana,sans-serif">esta</span><span style="color:rgb(80,0,80)">   sexta   feira  26/10/2018, as  14:00   Sala 221,  </span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">vamos  ter  seminário  no  nosso  departamento. Contamos  com   sua </span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">presença!.</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Nesta  oportunidade,   vamos  contar  com  a  conferencia da</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Profa.  Mariza de Andrade,</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Department of Health Sciences Research,</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Division of Biomedical Statistics and Informatics,</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Mayo Clinic, Rochester, MN</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><br style="color:rgb(80,0,80)"><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">Tittle: Back to the Future:  Statistical Methods and Genomics</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">In this talk I will provide an evolution of the statistical methods</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">developed in the beginning and throughout the 20th century as used today</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">in the genomics era.  The availability of fast computers makes the</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">statistical methods easy to program and to analyze the data using non-open</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">source software such as SAS, STATA, and SPSS among others, and open source</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">software such as R available in CRAN.</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">I will start with R.A. Fisher’s 1918 seminal paper about the small</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">contribution of a gene in traits or phenotypes to the current polygenic</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">risk model, C.R. Henderson’s 1975 paper in best linear unbiased estimation</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">(BLUE) and best linear unbiased predictor (BLUP) and their use in animal</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">and human models, N.E. Breslow and D.G. Clayton’s 1993 paper in</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">generalized linear mixed models (GLMM) and its current application to</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">identify variants or gene in sequencing data, D.R. Cox’s 1972 seminal</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">paper about regression models and life tables  and its current application</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">in time to event model to identify association between genetic variants</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">and risk factors-related outcomes or diseases during treatment as well as</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">its application using family data, T. Haavelmo’s 1943 paper in system of</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">simultaneous  equations turned to structural equation models (SEM) applied</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">in social sciences and recently for multiple ‘omics outcomes. Finally I</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">will present machine learning techniques and their application in</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">statistics and genomics.  I will also provide applications using simulated</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><span style="color:rgb(80,0,80)">and real data sets for the majority of topics described above.</span><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div>Ronaldo Dias</div>Professor<div>Dept. of Statistics-IMECC, UNICAMP</div><div><a href="http://www.ime.unicamp.br/~dias" target="_blank">www.ime.unicamp.br/~dias</a></div><div><br></div></div></div></div></div>