Generación y análisis de datos multivariantes para la investigación en Biomedicina y Biotecnología

Presentación  

El Instituto San Alberto Magno (SAM) de la UCV en colaboración con el Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante (GIEM) de la UPV organizan este seminario titulado «Generación y análisis de datos multivariantes para la investigación en Biomedicina y Biotecnología (datos ómicos, análisis de imágenes, QSAR…)». En este seminario varios investigadores del GIEM nos hablarán sobre su experiencia en este ámbito y contestarán a cuestiones relacionadas con el mismo. La finalidad última del seminario es explorar la posibilidad de establecer colaboraciones científicas.

Objetivos

Ofrecer colaboraciones entre la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad Católica de Valencia (UCV) en las áreas de Biomedicina y Biotecnología y también con el Hospital de Manises y el Instituto Valenciano de Oncología (IVO).

Destinatarios

Investigadores en las áreas de Biomedicina y Biotecnología

Contenidos

El seminario empezará con una exposición por parte de los investigadores del GIEM en la que describirán su trayectoria y experiencia con datos biomédicos y biotecnológicos. Nos hablarán de sus contribuciones en esta área y de las colaboraciones que han hecho con investigadores en biomedicina y biotecnología. Tras la exposición se establecerá un diálogo con los asistentes en el que podrán exponer sus dudas y hablar sobre posibles necesidades de colaboración en el área.

FERRER RIQUELME, ALBERTO J. Catedrático de Universidad y director del Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante (https://giem.blogs.upv.es/) en el Departamento de Estadística e I.O. Aplicadas y Calidad de la Universitat Politècnica de València. Uno de sus ámbitos de interés científico es el desarrollo y aplicación de métodos estadísticos multivariantes basados en variables latentes para Data Analytics. En el ámbito biomédico tiene amplia experiencia en el análisis de datos ómicos y en el desarrollo de biomarcadores a partir de imágenes médicas. Una lista completa de publicaciones puede consultarse en: https://scholar.google.es/citations?user=T2X1PQQAAAAJ&hl=es

PRATS MONTALBÁN, JOSÉ MANUEL Ingeniero Industrial por la UPV (1998). Tras dos años en la empresa privada, se incorporó a la UPV en octubre de 2000, defendiendo la tesis doctoral, «Control Estadístico de Procesos mediante Análisis Multivariante de Imágenes» en 2005, dirigida por el profesor Alberto Ferrer. Es miembro del Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante, donde ejerce de responsable de la línea investigación de Análisis Multivariante de Imágenes (https://giem.blogs.upv.es/).

Sus temas de investigación han estado enfocados en la aplicación y desarrollo de modelos estadísticos de proyección sobre estructuras latentes en control estadístico multivariante de procesos, visión por computador y biología de sistemas, dedicándose en profundidad durante los últimos 10 años a la imagen médica.

TARAZONA CAMPOS, SONIA Licenciada en Matemáticas, es actualmente profesora de Estadística en la Universitat Politècnica de València (UPV) y lidera, desde el mes de agosto de 2018, el Grupo de Genómica de Expresión Génica junto con la Dra. Ana Conesa, aunque ha sido parte del grupo desde 2009. Este grupo está formado por investigadores pertenecientes a la Universidad de Florida (EE. UU.), UPV y el Centro de Investigación Príncipe Felipe (Valencia, España). En 2014 obtuvo el doctorado en Estadística y Optimización en la Universidad Politécnica de Valencia (Cum Laude) con Mención Internacional, co-supervisada por la Dra. Ana Conesa y el Dr. Alberto Ferrer. Su investigación se centra principalmente en el desarrollo de estrategias estadísticas para la integración de diferentes tipos de datos ómicos, como expresión génica, expresión de miARN, metilación, cromatina accesibilidad, etc. para comprender mejor los mecanismos reguladores de la expresión génica.

Formulario de inscripción

Escribir el DNI o NIE o Pasaporte o ID Number

Horario

Viernes día 27/09/2019.
De 16:30 a 19:30 h

Lugar de realización

Aula 5102-5103.
Sede de San Carlos