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20191104 郭小波:A univariate perspective of multivariate genome-wide association analysis
时间:2019-10-31

报告时间:2019年11月4日 下午15:00-16:00

报告地点:明德主楼1016

报告题目:A univariate perspective of multivariate genome-wide association analysis


报告摘要:Multiple correlated phenotypes are frequently collected in genome-wide association studies (GWASs), and a systematic, simultaneous analysis of multiple phenotypes can integrate the signals from single phenotypes, therefore increasing the power of detecting genetic signals. However, fundamental questions remain open, including the conditions and reasons under which the multivariate analysis is beneficial, how a highly significant signal arises in the multivariate analysis. To understand these issues, we propose to decompose the multivariate model into a series of simple univariate models. This transformation offers a clearer quantitative analysis of the circumstances under which a multivariate approach can be beneficial for the bivariate phenotypescase. A real data analysis is employed to illustrate how to interpret how the signals arising from multivariate GWASs.


报告人简介:郭小波副教授,博士生导师,2012年毕业于中山大学统计科学系,获理学博士,2013年5月受聘于中山大学讲师职位,2017年1月受聘中山大学副教授职位,2016年4月获聘澳大利亚墨尔本大学荣誉研究员(Honorary Fellow)。曾于2011-2012年在美国耶鲁大学留学。研究领域:生物统计,研究兴趣包括:组学统计学、遗传统计学、临床统计学、医疗大数据、医疗人工智能。目前已在统计专业著名杂志Biometrics, Genetics Epidemiology, Statistics  in Medicine等,医学或综合性著名杂志Ophthalmology、Nature Genetics、Nature Communications Invest.Ophth.Vis.Sci等发表了学术论文近三十篇,参与出版了《中华医学统计百科全书-遗传统计分册》,2011年获广东省统计科研优秀成果一等奖(排名第二)。主持国家自然科学面上基金、国家自然科学基金青年基金、广州市珠江科技新星项目、中山大学重点培育项目,并共同主持一项国际多中心合作项目。参与在研的国家自然科学基金重点项目(两项)、国家自然科学基金重大研究项目(一项)。