生物統計学

UNM Cancer Center Biostatistics Shared Resource(BSR)は、生物統計学的コラボレーションと、研究計画、統計分析、臨床試験、助成金の準備、および方法論の開発をサポートします。 次世代シーケンシング、メチル化、遺伝子発現研究など、遺伝子研究の設計と分析に関する専門知識を提供します。

生物統計共有リソースは、XNUMX階のがん研究施設(CRF)にあります。 電話: 505-925-1119 •ファックス:505-272-2570

生物統計共有リソース

V.シェーンパンクラッツ博士

生物統計共有リソースディレクター

メールアドレス パンクラッツ博士
オフィス:CRF G019
オフィス電話:505-272-3718

この共有リソースの使用を認めるには、出版物に以下を含めてください。

この研究は、UNM包括的がんセンターサポート助成金NCIP30CA118100および生物統計学共有リソースによって部分的にサポートされていました。

UNMCC Biostatistics Shared Resource(BSR)の目標は、次のとおりです。

  1. 提案された研究の適切なサンプルサイズの決定とともに、適切な研究仮説を開発し、効率的な研究デザインを開発するために相談することにより、UNMCCメンバーに臨床試験とXNUMXつの研究プログラムの生物統計学的サポートを提供します。
  2. UNMCC内で実施される臨床試験のプロトコルレビューとモニタリングを含む、Cancer Center Clinical Componentsをサポートし、それによって高いデータ品質、研究の完全性、および患者の安全性を確保します。
  3. 要約レポートの作成、最新の統計分析の提供、CCSGの研究活動を通じて得られた知識を広めるための要約や原稿の作成の支援など、統計分析を実施および要約します。
  4. 現在利用可能なアプローチが研究プロジェクトからのデータの分析に対処するには不十分であることが判明した場合、重要な統計的方法論を開発します。
  5. がん研究者向けの基本的な生物統計トピックに関する短期コースの講義シリーズとワークショップを提供することにより、資源技術とサービスに関する教育と普及を提供します。

UNMCC Biostatistics Shared Resource(BSR)は、CancerCenterの研究者と協力して

  • 適切な研究目的、仮説、およびエンドポイントを開発および定義する
  • 効率的な研究デザインを選択する
  • 適切なサンプルサイズを決定する
  • 中間分析および最終分析を含む、分析のための適切な統計的手法を提案する
  • 停止ルールを定義する
  • 臨床研究のための盲検化および無作為化計画を考案する
  • 助成金とプロトコルの統計セクションを計画および作成する
  • パイロットおよび研究データの統計分析
  • 効率的なデータベース設計と品質のためにデータ管理スタッフと協力する

生物統計サポートをリクエストする

以下のフォームを使用して、生物統計共有リソースとの協議を要求してください。

生物統計共有リソースからのサポートをリクエストするには、このフォームに記入してください。 リクエストは迅速に審査され、リソースがいつどのように支援できるかを概説するなど、プロジェクトについて話し合うための会議がスケジュールされます。

生物統計サポート

Biostatistics Shared Resourceからのサポートをリクエストするには、リクエストフォームに記入してください。 リクエストは迅速に審査され、リソースがいつどのように支援できるかを概説するなど、プロジェクトについて話し合うための会議がスケジュールされます。

生物統計共有リソース(BSR)を使用するためのガイドライン

  • BSRは、助成金の支援を通じて生物統計学者が研究チーム内の長期的な協力者となるコラボレーションを通じて、UNM CancerCenterメンバーをサポートします。
  • このモデルの例外については、BSRディレクターとの紹介会議を通じて話し合うことができます。
  • 私たちの仕事に十分なリードタイムを提供してください。 すべてのリクエストは一意であり、正確なタイムラインは最初の会議中に見積もられます。

時間ガイドラインの例は次のとおりです。

  • 助成金申請のサポートレター:1週間
  • 内部助成金申請:1ヶ月
  • 外部助成金申請:3ヶ月
  • 原稿/要約/プレゼンテーションの統計分析:1〜3か月

リクエスト送信後に何を期待するか:

  • 要求は迅速に検討され、調査員に連絡して会議を設定し、割り当てられた統計家と提案についてさらに話し合います。
  • 最初の会議には、BSRがどのように支援できるか、タイムラインを決定し、作業範囲を確立する方法の概要を説明するディスカッションが含まれます。
  • BSR統計家を含むすべての助成金提案には、 助成金提案書(LOI) 提出前に調査員および主任統計家によって署名された生物統計学的サポートのため
  • A 生物統計学的サポートのための同意書 プロジェクト作業を開始する前に完了している

生物統計学部およびスタッフ

パンクラッツ画像内科教授
UNMCCC生物統計共有リソースディレクター
がん研究施設(CRF)G19
505-272-3718
Pankratz博士にメール

研究テーマ
統計遺伝学および遺伝疫学、疫学における統計的手法、長期的に収集されたデータの分析手法、生存分析、リスクモデルおよびリスク予測

教育、訓練
ライス大学統計学博士号
MS、統計、ブリガムヤング大学

UNMCCC生物統計共有リソース共同ディレクター
臨床試験生物統計学部長
がん研究施設(CRF)G13
505-272-2963
ウー博士にメール

研究テーマ
がんの臨床試験デザイン、シングルアームフェーズIIサバイバルトライアルデザイン、ベイジアン適応ランダム化アンブレラおよびプラットフォームトライアルデザイン、グループシーケンシャルトライアルデザイン、スクリーニング選択デザイン、マルチアームマルチステージトライアルデザイン、がん免疫療法トライアルデザイン、サバイバルにおける統計的手法分析、可能性の推論、漸近定理。

 

教育、訓練
ポスドク、フレッドハッチンソンがん研究センター
トロント大学統計学博士号
MS、統計、ヨーク大学

カンイメージ内科准教授
がん研究施設(CRF)G-17
505-272-4195
カン博士に電子メールを送る

研究テーマ
高次元ゲノミクスデータの統計モデリングと分析、バイオマーカー評価と臨床予測のための統計的手法。

教育と訓練
ニューメキシコ大学博士号統計
ニューメキシコ大学MS統計
MS応用数学、北京郵電大学
北京郵電大学理学士

詳細 Publications

羅イムゲ助教授
がん研究施設(CRF)G15
505-272-8704
羅博士に電子メールを送る

研究テーマ
統計ゲノミクスと遺伝疫学、高次元データ削減、次世代シーケンシング研究、ゲノムワイド関連研究、遺伝子セット/経路分析、ゲノム臨床試験

教育、訓練
テキサス大学公衆衛生学部博士号公衆衛生学(生物統計学)
中国復旦大学修士課程
BS応用数学、武漢大学、中国

詳細 Publications 

内科研究教授
リサーチインキュベータービル、1st 
505-272-4037
デイビス博士に電子メールを送る

研究対象
研究における統計的手法、バイオセンサーのキャリブレーションにおける逆回帰の応用、最良の統計的実践

教育と訓練
ジョンズホプキンス大学博士号統計
大学MS統計フロリダの

詳細 Publications

ボイス画像研究専門の科学者
がん研究施設(CRF)G-22
505-272-9578
ボイスに電子メールを送る

研究テーマ
健康格差、人口ベースの研究、調査研究、および栄養疫学。

教育、訓練
タフツ大学医学部MPH疫学/生物統計学
タフツ大学フリードマン栄養科学政策大学院修士課程
ノックス大学で生化学の学士号を取得

研究専門の科学者
がん研究施設(CRF)G-22
505-272-6038
Kosichに電子メールを送信

研究テーマ
健康格差、環境疫学、疫学における統計的手法

教育、訓練
ピッツバーグ大学MPH疫学
ハーベイマッドカレッジ理学士
BS社会学、ハーベイマッドカレッジ

研究専門の科学者
がん研究施設(CRF)G-22
Email: dkanda@salud.unm.edu

研究テーマ

臨床試験、人口ベースの研究、環境疫学、研究における統計的手法 

教育、訓練

DrPH生物統計学、ジョージアサザン大学
ジョージアサザン大学​​MPH生物統計学
B.薬局、アフマドゥベロ大学、ナイジェリア  

李像数学と統計学の助教授
科学と数学の学習センター、308
李博士に電子メールを送る

研究テーマ 
ベイズ法、空間生存分析、再発イベントモデリング、信頼性、ベイズノンパラメトリック事前分布

教育、訓練
サウスカロライナ大学博士号統計
BS統計、武漢大学、中国

准研究員
薬学部
薬科大学
1000スタンフォードブールバード
505-272-7391
Eメール: tozechowski@salud.unm.edu

教育、訓練
パデュー大学博士課程の子どもの発達と家族研究
パデュー大学MS人間発達と家族研究

研究テーマ
ランダム化試験における臨床プロセス、メディエーター、および結果の分析。 因果モデリングと推論; 項目反応理論; ベイズ統計; 縦断的データの混合効果と潜在変数モデル。 欠測データの問題に対する多重代入の適用。

大学院研究アシスタント
がん研究施設(CRF)G-22
Email: XiGao@salud.unm.edu

研究テーマ
生存分析、機械学習、ビッグデータ分析、統計的方法論

教育、訓練
ニューメキシコ大学MS統計
ニューメキシコ大学で数学の理学士号と副専攻
大連海事大学BEShip Engineering

大学院研究アシスタント
がん研究施設(CRF)G-22
Email: wangld@unm.edu

研究テーマ
統計ゲノミクス、機械学習、統計計算。

教育
ニューメキシコ大学MS統計
ニューメキシコ大学修士課程コンピュータサイエンス
ニューメキシコ大学MS化学
北京工業大学修士課程
BE材料工学、科学技術大学、北京

統計学の博士号候補者
大学院研究アシスタント
がん研究施設(CRF)G-35
Email: jessieli@unm.edu

研究テーマ
統計ゲノミクス、統計疫学、統計方法論

教育、訓練
ニューメキシコ大学MS統計
ニューメキシコ大学MS化学
MS農薬、中国農業大学
大連理工大学BE化学工学

生物統計101コース

生物統計を理解することは、癌研究にとって最も重要です。 BIOS 101:がん研究者のための生物統計学とデータサイエンスの原則 UNM総合がんセンター(UNMCCC)は、一連のXNUMX回の講義で発表される多様なプログラムです。 講義では、生物統計学と定量的データサイエンスの基本原理を紹介します。


2023年春に登場

質問? に電子メールを送信 tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce)。   

このコースでは、基本的な統計手法について説明します。

講義は、生物統計学の応用を学んでいる人、または再教育コースを希望する人を対象としています。 このコースの内容は次のとおりです。

  • データの種類
  • 記述統計
  •  推定
  • 仮説検定
  • 相関/回帰
  • 生存分析
  • サンプルサイズの計算
  • 統計的ゲノムデータ分析のガイドライン

一部のクラスでは、コンピューティングツールまたはフリーソフトウェアを使用して、基本的な理論とその応用を紹介します。

コースの目標

このクラスの目標は、がん研究の基本的な統計概念と方法を紹介することです。

コース形式

このコースは、講義と実践的な指導の両方で構成されます。 講義資料(スライド)は、各クラスの前に掲載されます。

登録ポリシー

このレクチャーシリーズは無料です。 ただし、学生は5年2022月XNUMX日までに電子メールで登録する必要があります。 tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce)。

*注:一部の講義のみに参加したい学生は、引き続きコースに登録する必要があります。

誰がこのコースを受講すべきですか?

臨床医、フェロー、癌研究者、および癌生物学の学生。

注:UNMヘルスサイエンスセンターの従業員と教職員のみが対象となります。 UNM HSCの教職員でない場合は、登録期限前にコーディネーターに連絡してください。

コースの前提条件

なし

クレジットポリシー

このコースの単位はありません。

宿題

学生は毎週5つの質問の宿題を受け取ります。 宿題は、生徒の教材に対する理解度を測るテストとしてカウントされます。

グレード

合格または不合格の成績は次のように計算されます:50%の宿題、50%の出席。 学生は、合格の出席グレードを取得するために、10回の講義のうち少なくともXNUMX回に出席する必要があります。

認証

コースを修了して合格した学生には、証明書が授与されます。

コース評価

各クラスの最後に、受講者は講義の評価フォームに記入して提出する必要があります。