Sinh trắc học
Tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học của Trung tâm Ung thư UNM (BSR) cung cấp sự hợp tác và hỗ trợ thống kê sinh học cho việc thiết kế nghiên cứu, phân tích thống kê, thử nghiệm lâm sàng, chuẩn bị tài trợ và phát triển phương pháp. Chúng tôi cung cấp kiến thức chuyên môn trong việc thiết kế và phân tích các nghiên cứu di truyền, bao gồm giải trình tự thế hệ tiếp theo, methyl hóa và nghiên cứu biểu hiện gen.
Tài nguyên chia sẻ thống kê sinh học được đặt tại Cơ sở nghiên cứu ung thư (CRF), ở Tầng trệt. Điện thoại: 505-925-1119 • Số fax: 505-272-2570
Giới thiệu BIOSTATS101:
Mùa xuân năm 2024 HIỆN ĐANG MỞ để đăng ký
BIOSTATS 101: Nguyên tắc thống kê sinh học và khoa học dữ liệu dành cho các nhà nghiên cứu ung thư tại UNMCCC là một chương trình đa dạng được trình bày trong chuỗi 7 bài giảng do Tài nguyên chia sẻ thống kê sinh học tổ chức. Các bài giảng giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của thống kê sinh học và khoa học dữ liệu định lượng. Miễn phí cho các Thành viên UNMCCC, Bác sĩ lâm sàng, Nghiên cứu sinh, Nhà nghiên cứu Ung thư và Sinh viên Sinh học Ung thư.
Khóa học hàng tuần được tổ chức bởi Zoom 4-5 giờ chiều MDT
Thứ Ba, ngày 9 tháng XNUMXth-May 21st
Tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học
Giám đốc, Tài nguyên được chia sẻ Thống kê sinh học
E-mail Tiến sĩ Pankratz
Văn phòng: CRF G019
Điện thoại văn phòng: 505-272-3718
Để xác nhận việc sử dụng tài nguyên được chia sẻ này, vui lòng đưa nội dung sau vào các ấn phẩm của bạn:
Nghiên cứu này được hỗ trợ một phần bởi Quỹ hỗ trợ của Trung tâm Hỗ trợ Ung thư Toàn diện UNM NCI P30CA118100 và nguồn chia sẻ Thống kê sinh học.
Các mục tiêu của Tài nguyên được Chia sẻ Thống kê Sinh học UNMCC (BSR) là:
- Cung cấp cho các thành viên UNMCC hỗ trợ thống kê sinh học cho các thử nghiệm lâm sàng và bốn Chương trình Nghiên cứu bằng cách tư vấn để phát triển các giả thuyết nghiên cứu phù hợp và phát triển các thiết kế nghiên cứu hiệu quả, cùng với việc xác định cỡ mẫu thích hợp cho các nghiên cứu được đề xuất.
- Hỗ trợ các Thành phần Lâm sàng của Trung tâm Ung thư, bao gồm đánh giá giao thức và giám sát các thử nghiệm lâm sàng được thực hiện trong UNMCC, và do đó đảm bảo chất lượng dữ liệu cao, tính toàn vẹn của nghiên cứu và an toàn cho bệnh nhân.
- Tiến hành và tóm tắt các phân tích thống kê, bao gồm chuẩn bị các báo cáo tóm tắt, cung cấp các phân tích thống kê cập nhật và hỗ trợ chuẩn bị các bản tóm tắt và bản thảo sẽ phổ biến kiến thức thu được thông qua các hoạt động nghiên cứu CCSG.
- Phát triển phương pháp thống kê quan trọng khi các phương pháp hiện có không đủ để giải quyết việc phân tích dữ liệu từ các dự án nghiên cứu.
- Cung cấp giáo dục và phổ biến về các công nghệ và dịch vụ tài nguyên bằng cách cung cấp loạt bài giảng khóa học ngắn hạn và hội thảo về các chủ đề thống kê sinh học cơ bản cho các nhà nghiên cứu ung thư.
Tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học UNMCC (BSR) hợp tác với các nhà điều tra của Trung tâm Ung thư để
- Xây dựng và xác định các mục tiêu, giả thuyết và điểm cuối nghiên cứu thích hợp
- Lựa chọn thiết kế nghiên cứu hiệu quả
- Xác định cỡ mẫu thích hợp
- Đề xuất các phương pháp thống kê thích hợp để phân tích, bao gồm cả phân tích tạm thời và phân tích cuối cùng
- Xác định quy tắc dừng
- Lập kế hoạch làm mù và ngẫu nhiên cho các nghiên cứu lâm sàng
- Lập kế hoạch và viết các phần thống kê về các khoản tài trợ và giao thức
- Phân tích thống kê dữ liệu thí điểm và nghiên cứu
- Làm việc với nhân viên quản lý dữ liệu để thiết kế và chất lượng cơ sở dữ liệu hiệu quả
Yêu cầu hỗ trợ thống kê sinh học
Yêu cầu tư vấn với Tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học bằng cách sử dụng biểu mẫu bên dưới.
Để yêu cầu hỗ trợ từ Tài nguyên được chia sẻ Thống kê sinh học, vui lòng hoàn thành biểu mẫu này. Yêu cầu của bạn sẽ được xem xét ngay lập tức và chúng tôi sẽ lên lịch một cuộc họp để thảo luận về dự án của bạn, bao gồm cả việc phác thảo cách thức và thời gian nguồn lực có thể hỗ trợ bạn.
Hỗ trợ thống kê sinh học
Để yêu cầu hỗ trợ từ Tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học, vui lòng hoàn thành biểu mẫu yêu cầu của chúng tôi. Yêu cầu của bạn sẽ được xem xét ngay lập tức và chúng tôi sẽ lên lịch một cuộc họp để thảo luận về dự án của bạn, bao gồm cả việc phác thảo cách thức và thời gian nguồn lực có thể hỗ trợ bạn.
Hướng dẫn làm việc với tài nguyên được chia sẻ thống kê sinh học (BSR)
- BSR cung cấp hỗ trợ cho các thành viên của Trung tâm Ung thư UNM thông qua sự hợp tác trong đó các Nhà thống kê sinh học trở thành cộng tác viên lâu dài trong các nhóm nghiên cứu thông qua sự hỗ trợ của tài trợ.
- Bất kỳ ngoại lệ nào đối với mô hình này có thể được thảo luận thông qua cuộc họp giới thiệu với Giám đốc BSR.
- Vui lòng cung cấp đủ thời gian dẫn cho công việc của chúng tôi. Tất cả các yêu cầu là duy nhất và một mốc thời gian chính xác sẽ được ước tính trong cuộc họp đầu tiên.
Ví dụ về nguyên tắc thời gian là:
- Thư hỗ trợ cho đơn xin tài trợ: 1 tuần
- Đơn xin tài trợ nội bộ: 1 tháng
- Đơn xin tài trợ bên ngoài: 3 tháng
- Phân tích thống kê cho bản thảo / tóm tắt / trình bày: 1-3 tháng
Điều gì sẽ xảy ra sau khi gửi yêu cầu:
- Yêu cầu sẽ được xem xét nhanh chóng và các điều tra viên sẽ được liên hệ để thiết lập một cuộc họp để thảo luận thêm về đề xuất với chuyên gia thống kê được chỉ định.
- Cuộc họp ban đầu sẽ bao gồm một cuộc thảo luận phác thảo cách BSR có thể hỗ trợ bạn, xác định thời gian biểu, thiết lập phạm vi công việc.
- Tất cả các đề xuất tài trợ bao gồm một nhà thống kê BSR yêu cầu Thư đề xuất ý định tài trợ (LOI) cho Hỗ trợ thống kê sinh học có chữ ký của điều tra viên và nhà thống kê chính trước khi gửi
- A Thư thỏa thuận hỗ trợ thống kê sinh học được hoàn thành trước khi bắt đầu công việc dự án
Khoa thống kê sinh học và nhân viên
Giáo sư nội khoa
Giám đốc, Tài nguyên được chia sẻ Thống kê sinh học UNMCCC
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G19
505-272-3718
Gửi email cho Tiến sĩ Pankratz
Sở thích nghiên cứu
Di truyền thống kê và dịch tễ học di truyền, Phương pháp thống kê trong dịch tễ học, Phương pháp phân tích dữ liệu thu thập theo chiều dọc, Phân tích tỷ lệ sống sót, Mô hình rủi ro và dự đoán rủi ro
Giáo dục và Đào tạo
Tiến sĩ, Thống kê, Đại học Rice
MS, Thống kê, Đại học Brigham Young
Đồng Giám đốc, Tài nguyên được Chia sẻ Thống kê Sinh học UNMCCC
Giám đốc thống kê sinh học thử nghiệm lâm sàng
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G13
505-272-2963
Gửi email cho Tiến sĩ Wu
Sở thích nghiên cứu
Phương pháp thống kê trong thiết kế thử nghiệm lâm sàng ung thư, Thiết kế thử nghiệm sống sót giai đoạn II một nhánh, Thiết kế thử nghiệm nền tảng và ô ngẫu nhiên thích ứng Bayesian, Thiết kế thử nghiệm tuần tự theo nhóm, Thiết kế lựa chọn có sàng lọc, Thiết kế thử nghiệm đa giai đoạn nhiều cánh tay, Thiết kế thử nghiệm liệu pháp miễn dịch ung thư, Sự sống còn phân tích, suy luận khả năng xảy ra, định lý tiệm cận.
Giáo dục và Đào tạo
Sau tiến sĩ, Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Fred Hutchinson
Tiến sĩ, Thống kê, Đại học Toronto
MS, Thống kê, Đại học York
Phó giáo sư nội khoa
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G-17
505-272-4195
Gửi email cho bác sĩ Kang
Sở thích nghiên cứu
Mô hình thống kê và phân tích cho dữ liệu gen có chiều cao, Phương pháp thống kê để đánh giá dấu ấn sinh học và dự đoán lâm sàng.
Giao dục va đao tạo
Thống kê Tiến sĩ, Đại học New Mexico
Thống kê MS, Đại học New Mexico
MS Toán học Ứng dụng, Đại học Bưu chính Viễn thông Bắc Kinh
BS Toán, Đại học Bưu chính Viễn thông Bắc Kinh
Xem Ấn phẩm
trợ lý Giáo sư
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G15
505-272-8704
E-mail Tiến sĩ Luo
Sở thích nghiên cứu
Bộ gen thống kê và dịch tễ học di truyền, giảm dữ liệu chiều cao, nghiên cứu giải trình tự thế hệ tiếp theo, nghiên cứu liên kết rộng bộ gen, phân tích bộ gen / con đường, thử nghiệm lâm sàng bộ gen
Giáo dục và Đào tạo
Tiến sĩ Y tế Công cộng (Thống kê sinh học), Trường Y tế Công cộng Đại học Texas
MS Toán học, Đại học Phúc Đán, Trung Quốc
BS Toán ứng dụng, Đại học Vũ Hán, Trung Quốc
Xem Ấn phẩm
Nhà khoa học nghiên cứu
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G-22
505-272-9578
Email Boyce
Sở thích nghiên cứu
Chênh lệch sức khỏe, nghiên cứu dựa trên dân số, nghiên cứu khảo sát và dịch tễ học dinh dưỡng.
Giáo dục và Đào tạo
MPH Dịch tễ học / Thống kê sinh học, Trường Y khoa Đại học Tufts
MS Nutrition, Trường Khoa học và Chính sách Dinh dưỡng Friedman thuộc Đại học Tufts
Cử nhân Hóa sinh, Cao đẳng Knox
Nhà khoa học nghiên cứu
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G-22
505-272-6038
Email Kosich
Sở thích nghiên cứu
Công bằng sức khỏe, dịch tễ học môi trường, phương pháp thống kê trong dịch tễ học
Giáo dục và Đào tạo
Dịch tễ học MPH, Đại học Pittsburgh
BS Hóa học, Cao đẳng Harvey Mudd
BS Xã hội học, Cao đẳng Harvey Mudd
Nhà khoa học nghiên cứu
Cơ sở Nghiên cứu Ung thư (CRF) G-22
Email: dkanda@salud.unm.edu
Sở thích nghiên cứu
thử nghiệm lâm sàng, nghiên cứu dựa trên dân số, dịch tễ học môi trường, phương pháp thống kê trong nghiên cứu
Giáo dục và Đào tạo
Thống kê sinh học DrPH, Đại học Georgia Southern
Thống kê sinh học MPH, Đại học Georgia Southern
B.Pharmacy, Đại học Ahmadu Bello, Nigeria
Khóa học thống kê sinh học 101
Hiểu thống kê sinh học là điều tối quan trọng đối với nghiên cứu ung thư. BIOSTAT 101: Nguyên tắc thống kê sinh học và khoa học dữ liệu cho các nhà nghiên cứu ung thư tại UNMCCC là một chương trình đa dạng được trình bày trong chuỗi 7 bài giảng do Tài nguyên chia sẻ thống kê sinh học tổ chức. Các bài giảng giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của thống kê sinh học và khoa học dữ liệu định lượng và dành cho các Bác sĩ lâm sàng, Nghiên cứu sinh, Nhà nghiên cứu ung thư và Sinh viên Sinh học Ung thư, những người quan tâm đến việc tham gia nghiên cứu, trong quá trình học các ứng dụng thống kê sinh học hoặc cho những người muốn bồi dưỡng khóa học. Các loại dữ liệu, thống kê mô tả, ước tính, kiểm tra giả thuyết, tương quan/hồi quy, phân tích tỷ lệ sống, tính toán cỡ mẫu và hướng dẫn phân tích dữ liệu gen thống kê sẽ được giảng dạy trong chuỗi khóa học này.
Khóa học tiếp theo sẽ diễn ra hàng tuần từ ngày 9 tháng 21 đến ngày 2024 tháng XNUMX năm XNUMX. Đối với câu hỏi, email tboyce@salud.unm.edu.
Hiểu thống kê sinh học là điều tối quan trọng đối với nghiên cứu ung thư. BIOS 101: Nguyên tắc thống kê sinh học và khoa học dữ liệu cho các nhà nghiên cứu ung thư tại Trung tâm Ung thư Toàn diện UNM (UNMCCC) là một chương trình đa dạng được trình bày trong một loạt bảy bài giảng. Các bài giảng giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của thống kê sinh học và khoa học dữ liệu định lượng và dành cho những người quan tâm đến việc tham gia nghiên cứu, trong quá trình học các ứng dụng thống kê sinh học hoặc cho những người muốn tham gia một khóa bồi dưỡng.
Câu hỏi? gửi email đến tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce).
Khóa học này bao gồm các phương pháp thống kê cơ bản.
Các bài giảng dành cho những người đang trong quá trình học các ứng dụng thống kê sinh học hoặc cho những người mong muốn một khóa học bồi dưỡng. Khóa học này sẽ bao gồm:
- các loại dữ liệu
- thống kê mô tả
- ước lượng
- kiểm tra giả thuyết
- tương quan / hồi quy
- Phân tích sống còn
- tính toán kích thước mẫu
- hướng dẫn phân tích dữ liệu bộ gen thống kê
Một số lớp học sẽ giới thiệu lý thuyết cơ bản và ứng dụng của nó bằng các công cụ máy tính hoặc phần mềm miễn phí.
Mục tiêu khóa học
Mục tiêu của lớp học này là giới thiệu các khái niệm và phương pháp thống kê cơ bản để nghiên cứu ung thư.
Định dạng khóa học
Khóa học sẽ bao gồm cả bài giảng và hướng dẫn thực hành. Tài liệu bài giảng (slide) sẽ được đăng trước mỗi lớp.
Chính sách đăng ký
Có miên phi cho loạt bài giảng này. Tuy nhiên, sinh viên phải đăng ký trước ngày 5 tháng 2024 năm XNUMX, qua email tới tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce).
*Lưu ý: Một số học viên có thể chỉ muốn học các bài giảng chọn lọc, vui lòng ghi rõ yêu cầu này khi đăng ký
Ai nên tham gia khóa học này?
Bác sĩ lâm sàng, nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu ung thư và sinh viên sinh học ung thư.
Lưu ý: Chỉ nhân viên của Trung tâm Khoa học Y tế UNM mới đủ điều kiện. Nếu bạn không phải là giảng viên hoặc nhân viên của UNM HSC, vui lòng liên hệ với Điều phối viên trước thời hạn đăng ký.
Điều kiện tiên quyết của khóa học
Không áp dụng
Chính sách tín dụng
Không có tín dụng cho khóa học này.
Bài tập về nhà
Học sinh sẽ nhận được một bài tập về nhà gồm 5 câu hỏi mỗi tuần. Bài tập về nhà sẽ được tính là một bài kiểm tra để đánh giá sự hiểu biết của học sinh về tài liệu.
Lớp
Điểm Đạt hoặc Không đạt sẽ được tính như sau: Bài tập về nhà (6 trên 7) VÀ Điểm danh (6 trên 7) = Đạt.
Chứng nhận
Học viên hoàn thành và vượt qua khóa học sẽ được cấp chứng chỉ.
Đánh giá khoa học
Cuối mỗi tiết học, sinh viên được yêu cầu điền và gửi phiếu đánh giá bài giảng.