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“统计大讲堂”系列讲座第一百三十五讲举行
时间:2020-11-02

10月30日上午,“统计大讲堂”系列讲座第一百三十五讲举行。本次讲座采用在线直播的方式,普渡大学统计系助理教授赵秉鑫受邀作题为“Biobank-scale Brain Imaging Genetics:Clinical and Methodological Advances”的报告。本次讲座由统计学院教师吴奔主持。

吴奔首先介绍了报告人的相关信息。赵秉鑫是普渡大学统计系助理教授,博士毕业于北卡罗来纳大学教堂生物统计学。他的研究包括高维数据分析、生物数据科学、预测建模以及成像遗传学。


赵秉鑫首先介绍了基因影像学处理的大脑图像数据。通过比较正常人与阿兹海默症患者的大脑图像,可以直观看到大脑疾病的发生伴随着大脑结构和功能的变化。他指出,大脑的结构和功能实际上受到多基因的共同作用,基因在较大程度上可以解释患大脑疾病的风险,但从统计学角度来说,研究基因和大脑疾病的关系需要很大的数据集支撑。在UK Biobank、ABCD等大脑图像数据集的基础上,赵秉鑫及其团队建立了有五万数据的数据集,并采用基因与大脑疾病的关联性检验、因果关系检验、数据整合、预测模型建立方法进行数据分析。


通过对数据集的处理和分析,赵秉鑫及其团队得到许多突破性发现。基于大量基因位点与脑白质结构相关的发现,赵秉鑫以脑瘤、中风、抑郁症等疾病为例,介绍了患者大脑图像数据中基因位点与脑白质的强关联性。赵秉鑫及其团队还发现,相较于其他大脑功能网络而言,基因在凸显网络(SN)、中央执行网络(CE)、默认网络(DM)三种控制人体行为的核心网络上有很强的信号。在反思过程中,赵秉鑫认为,因果关系推断、疾病预测模型的建立、不同种类图像变量的融合等方面的研究都能进一步深入和完善。

赵秉鑫指出,在研究过程中仍存在数据特异性、变量和算法选择、方法创新等方面的挑战。他列举了智力与大脑结构关系研究的例子,详细阐释了在研究过程中如何针对出现的问题,分析原因、提出新方法、得到新发现。


在交流讨论环节,在线师生积极提问,赵秉鑫一一详细解答,并对大量数据的处理和分析等问题作了进一步阐释。

本次讲座内容充实,条理清晰,直观展现了基因影像学在基因和大脑疾病关系中的突破性发现。此后“统计大讲堂”系列将继续推出更多精彩讲座,敬请关注。