Resolución XIII Concurs Student

De lo trabajos presentados al XIII Concurso Student de Estadística Aplicada:

  • Association of gene polymorphisms with Chronic Kidney Disease: results of a case-control analysis in the NEFRONA study
  • Búsqueda de nuevas terapias que favorezcan la neuroregeneración en la esclerosis múltiple
  • Factores climáticos y espaciales asociados con la enfermedad "Citrus Black Spot". Análisis Bayesiano de la dispersión de la enfermedad en Sudáfrica
  • Interactions between genetic risk scores, regional gray matter volumes and clinical symptons in patients with Obsessive-Compulsive Desorder
  • LA CO-CREACIÓN DE VALOR: Una visión teórica y prácitca desde la perspectiva del consumidor
  • Medical history phenotype prediction with gene expression data from the GTEx project
  • Predicting the remaining time to achieve the required number of needed patients or events in an ongoing clinical trial
  • Structural Connectivity in Parkinson's Desease - related apathy
  • Un modelo Bayesiano para la proporción de descartes pesqueros
  • Un nuevo enfoque para predecir el número de partidos ganados en una temporada regular de baloncesto

 

Los miembros del Jurado del XIII Concurso STUDENT de Estadística Aplicada, han resuelto otorgar el premio Idescat al mejor trabajo de máster al alumno:

 

Joaquín Martínez Minaya

 
  Estudiante de la Universitat de València  

Por su trabajo titulado:

 

Factores climáticos y espaciales asociados con la enfermedad "Citrus Black Spot". Análisis Bayesiano de la dispersión de la enfermedad en Sudáfrica

 
    El Citrus black spot (CBS) es una de las principales enfermedades fúngicas que afectan a los cítricos a nivel mundial. Las zonas citrícolas de la cuenca del mediterráneo están exhentas de esta enfermedad. CBS está considerada como una enfermedad en cuarentena en toda esta zona. Los modelos jerárquicos bayesianos espaciales han sido la herramienta que hemos utilizado para la modelización de la ocurrencia de dicha enfermedad en Sudáfrica. Para ello, hemos usado factores climáticos y geográficos de cada localización donde está presente el hongo. La inferencia en los parámetros ha sido realizada a través de la metodología INLA (Integrated Nested Laplace Approximation). Los modelos donde las variables climáticas han sido introducidas junto a un kernel de dispersión o un efecto sigmoidal inverso han mostrado una mejor aproximación.    

 

 

 

Han resuelto otorgar el premio Almirall al mejor trabajo de bioestadística: 

 

Manuel Muñoz Aguirre

 
  Estudiante de la Universitat Politècnica de Catalunya  

Por su trabajo titulado:

 

Medical history phenotype prediction with gene expression data from the GTEx project

 
    The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project is a dataset that constitutes a new opportunity in the eld of personalized medicine: by analyzing gene expression pro les we look forward to identifying biomarkers that are signi cant for the prediction of an individual's disease susceptibility or status. The purpose of this study is to perform an exploration of the GTEx data by employing several statistical and machine learning techniques from the perspectives of classi cation, ranking and visualization; in order to discover sets of genes that may have relevance in the manifestation of a certain trait.
A case study was designed focusing on the hypertension phenotype, obtaining classi ers with encouraging prediction accuracy results. When analyzing the genes that compose these models with functional annotation tools, we fi nd that some of them are indeed relevant to the phenotype in a biological sense. Furthermore, genes in common are obtained when intersecting gene sets from diff erent models.
   

 

 

Han resuelto otorgar el premio SEA al mejor trabajo de grado:

 

Miriam Mota Foix

 
  Estudiante de la Universitat Autònoma de Barcelona  

Por su trabajo titulado:

 

Búsqueda de nuevas terapias que favorezcan la neuroregeneración en la esclerosis múltiple

 
    Los objetivos de este estudio son determinar la huella genética que defi ne la diferenciación de NSC a astrocito, neurona y oligodendrocito. Determinar las vías relacionadas con los procesos de diferenciación hacia cada uno de los tres tipos celulares. Y finalmente, utilizar la huella genética definida para identificar compuestos que favorezcan la diferenciación de las NSC hacia cada uno de los tipos celulares independientemente.    

 

 

 

El Servei d'Estadística de la UAB y el Institut d'Estadística de Catalunya, quieren expresar su enhorabuena más efusiva a los ganadores, así cómo agradecer al resto de participantes por el interés y esfuerzo mostrado.

El acto de entrega tubo lugar el pasado 2 de octubre de 2015, en motivo del XV Día de la Estadística a Catalunya organizado por la Universidad de Barcelona, donde se hizo público el nombre de los ganadores y se entregaron los premios y diplomas.

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