Histoires post-universitaires
Evan Sidrow explorera la cartographie fonctionnelle et à grande échelle de la génétique de l’imagerie cérébrale et du vieillissement
En tant que boursier postdoctoral distingué de l’INCASS 2024, Evan Sidrow participera à un programme complet qui implique l’enseignement, la collaboration interdisciplinaire ou appliquée, le développement professionnel et un programme de recherche qui comprend quatre projets en statistiques de grande dimension et en science des données avec application à la recherche en santé et biostatistiques. Les projets se concentreront sur la génétique de l’imagerie cérébrale, la génétique statistique et la génétique de l’hôte du COVID-19, les points forts en tant que biomarqueurs du vieillissement en bonne santé et l’épidémiologie des pandémies. Il travaillera sous la supervision des professeurs Lloyd Elliott (Université Simon Fraser) et Junling Ma (Université de Victoria).
Programme : Bourse postdoctorale distinguée de l’INCASS
Région : Nationale
Date : 2024–2026
Domaines d’intervention du projet
L’analyse de consortiums à grande échelle (tels que UK Biobank et l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV)) a conduit à des conclusions remarquables sur le vieillissement, les maladies neurodégénératives et les fondements génétiques du développement cérébral. À mesure que la taille de ces consortiums augmente, la puissance statistique permettant de détecter les associations augmente également. Cela permet aux chercheurs d’étudier les phénotypes à une échelle plus fine : au lieu d’opérer sur des représentations de faible dimension, ils acquièrent le pouvoir d’opérer sur les voxels dans une zone cérébrale ou d’opérer avec des tranches de temps d’un signal IRM fonctionnel. Cette augmentation de l’échelle des données biostatistiques nécessite le développement et l’exploration d’une nouvelle méthodologie statistique pour des phénotypes tels que les images cérébrales et les métabolites (apprentissage profond et analyse de données fonctionnelles). Le projet auquel Evan Sidrow contribuera fournira un nouveau support statistique et le développement de logiciels statistiques de nouvelle génération pour une variété de grands consortiums examinés en collaboration avec le Département de statistique et de science actuarielle de l’Université Simon Fraser.
Evan participera à plusieurs collaborations qui ont obtenu un accès approuvé à des données telles que la ÉLCV et les données de la Vancouver Island Health Authority (Island Health), qui fourniront une formation et une expérience dans l’application de statistiques de grande dimension aux mégadonnées, y compris l’imagerie cérébrale, la génétique, la métabolomique, les antécédents des patients et les résultats pour les patients.
Il aura également l’occasion de co-superviser des étudiants diplômés, d’organiser des ateliers (y compris un atelier prévu avec CANMOD : le Réseau canadien de modélisation des maladies infectieuses), d’enseigner un cours chaque année du programme et de faire des présentations lors de conférences internationales. Il peut également diriger des concours d’études de cas ou superviser des assistants de recherche d’été de premier cycle.
Faire connaissance avec Evan
Evan Sidrow a complété une maîtrise à l’Université du Colorado et a passé deux ans comme data scientist chez Seagate Technology avant de commencer ses études de doctorat à l’Université de la Colombie-Britannique sous la direction de Nancy Heckman et Marie Auger-Méthé. Ses recherches portent sur les processus stochastiques pour les données de biologging écologique.
Il considère sa bourse postdoctorale distinguée de l’INCASS comme une chance d’explorer ses intérêts professionnels tout en devenant un chercheur et un éducateur plus complet et note que son projet BPDI lui donne l’occasion de résoudre des questions profondes sur des ensembles de données complexes avec de fortes motivations appliquées. Il voit également des liens entre la nature interdisciplinaire du projet BPDI et la composante interdisciplinaire de sa recherche doctorale et a hâte de travailler avec plusieurs conseillers et collaborateurs de différentes universités du Canada pour développer son réseau de recherche.
En plus des opportunités de recherche, Evan espère développer ses compétences pédagogiques grâce au programme BPDI.
J’ai envisagé une carrière dans l’enseignement et j’aimerais explorer davantage cette option grâce à l’INCASS[Distinguished Postdoctoral fellowship].
À propos des superviseurs
Junling Ma
Junling Ma est professeur agrégé au Département de mathématiques et de statistique de l’Université de Victoria.
Il a obtenu une licence en mathématiques appliquées en 1994 et une maîtrise en mathématiques appliquées en 1997 à l’université Xi’an Jiaotong en Chine. Il a obtenu un doctorat en mathématiques appliquées de l’Université de Princeton en 2003.
Ses intérêts de recherche incluent la modélisation mathématique en épidémiologie, en écologie et en biologie évolutionniste en utilisant les outils d’équations différentielles et de systèmes dynamiques, de processus stochastiques et de méthodes statistiques.
Les projets en cours comprennent la modélisation des épidémies et pandémies saisonnières de grippe ; la propagation du VIH parmi les utilisateurs de drogues injectables et les professionnel(le)s du sexe ; la peste du XIVe au XVIe siècle à Londres ; modèles d’épidémie de réseau ; et des méthodes statistiques sur l’estimation des paramètres de la maladie.
Lloyd Elliott
Le Dr Lloyd T. Elliott est professeur adjoint au Département de statistique et de science actuarielle de l’Université Simon Fraser et visiteur universitaire honoraire au Département Nuffield de neurosciences cliniques d’Oxford. Il a obtenu son doctorat en apprentissage automatique à la Gatsby Computational Neuroscience Unit de l’University College de Londres, où il a réalisé sa thèse sur les modèles bayésiens non paramétriques pour la variation génétique.
Après son doctorat, Lloyd a effectué des recherches postdoctorales en génétique statistique à l’Université d’Oxford. Ses recherches portent sur la génétique de l’imagerie cérébrale dans la biobanque britannique et sur des modèles statistiques de grande dimension. Depuis l’apparition de la pandémie de COVID-19, Lloyd a fourni un soutien statistique aux travaux épidémiologiques financés par Genome BC et a siégé au sous-comité d’épidémiologie génétique de HostSeq.
Ses domaines d’intérêt comprennent la génétique statistique et la génomique, la bioinformatique, l’apprentissage automatique, les statistiques bayésiennes et les données de grande dimension.