国内 全职 060 流行病与卫生统计学博士
性别：女
出生年月：1993.10
毕业时间：2021.06
毕业院校：南京医科大学
专业：流行病与卫生统计学(统计方向)
研究方向：生物医学大数据统计方法及临床应用
论文：5篇
教育经历：
2016.09-2021.06 南京医科大学 流行病与卫生统计学(统计方向) 博士
2012.09-2016.06 南京医科大学 应用统计学(生物统计方向) 本科
工作经历：
2021.08-至今 医学大数据中心 研究实习员
主要从事：运用孟德尔随机化方法研究疾病的因果关系、运用机器学习方
法构建预测模型、多组学整合与分析
教学经验：
承担《医学统计学》、《统计分析方法》、《Stata 软件应用》的教学工作
项目经历：
1.参与10余项研究者发起的临床研究项目的统计学设计、随机化、统计分析、统计咨询
2.参与某大型注册临床试验中心效应处理的统计方法选择和分析
研究内容：
1.因果推断与疾病预后：研究与疾病相关的影响因素并采用工具变量法探索疾病的病因。由于混杂因素的存在，传统的观察性研究通常只是寻找与疾病发生发展的相关因素，并非疾病的病因，孟德尔随机化方法（利用基因作为工具变量）可以避免未知混杂因素的干扰，进行准确地因果推断
2.交互作用与中介分析：基因-环境、基因-基因、环境-环境的交互作用是疾病发生发展过程中不可忽视的重要因素，在高维组学数据中筛选交互作用信号存在诸多问题。因此，可以采用“先降维再检验”的研究策略在组学数据中筛选交互信号，为进一步分析提供思路
3.组学数据整合和分析：研究基因组、表观遗传组、转录组等组学数据信息在疾病发生发展及预后预测中的作用，探索疾病发生发展的因果通路即网络，构建预测模型
4.机器学习与预测模型：运用分类回归决策树、随机森林、Ranger 等机器学习方法从海量信息中筛选目标因素，并用多种手段构建预测模型
工作技能：
外语水平：CET-6 级。
计算技能：精通 R 语言，熟悉 SAS，STATA 等统计软件，熟悉 Python 编程和机器学习。
专业技能：临床试验统计设计与分析，高维数据挖掘，统计建模，风险预测，因果推断。
地址
/ ADD
地址：杭州市余杭区万利大厦1607
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