dr hab. inż. Małgorzata Bogdan, prof. PWr

W związku z rozwojem nowych technologii pomiarowych i komputerowych, genetycy gromadzą teraz bardzo duże zbiory danych dotyczące genotypów i ekspresji genów. W sektorze medycznym dane te często wykorzystuje się do lokalizacje genów wpływających na zadane cechy lub rozwój procesu chorobowego, jak również do wczesnej diagnostyki i klasyfikacji pacjentów do jednostek chorobowych lub oceny ryzyka zachorowania na daną chorobę. W przypadku danych z eksperymentów prowadzonych w sektorze rolniczym, oprócz lokalizacji genów wpływających na istotne cechy, standardowo wykorzystuje się markery genetyczne do konstrukcji modeli predykcyjnych umożliwiających wczesną ocenę jakości hodowlanej i wybór osobników do reprodukcji. Od strony statystycznej/matematycznej analiza takich danych stanowi duże wyzwanie ze względu na ich duże rozmiary. Okazuje się, że w tym kontekście klasyczne metody analizy są często zawodne i istnieje potrzeba konstrukcji nowych metod i analizy ich własności. Szczególnym zainteresowaniem cieszą się różne metody redukcji wymiaru, opierające się na założeniu, że rzeczywisty proces generujący dane jest nisko-wymiarowy. Spodziewamy się, że na konferencji w Będlewie spotkają się przedstawiciele różnych polskich zespołów zajmujących się analizą danych genetycznych i dojdzie do interesującej wymiany doświadczeń.

Tytuł wykładu lidera:
Kryteria wyboru modelu w rzadkiej regresji w zastosowaniu do lokalizacji genów.