10月14日下午，统计学院、统计交叉科学研究院在理科大楼A1716室共同举办了华东师大69周年校庆院系学术报告，统计学院紫江青年研究员谌自奇做了题为“Combining primary cohort data with external aggregate information without assuming comparability”的学术报告，我院助理教授彭梦姣和明静思分别做了题为“Analysis of complex survival data subject to semi-competing risks”和“FIRM: Fast integration of single-cell RNA-sequencing data across Multiple platforms”的学术报告。报告由统计学院副院长吴述金教授主持。
在报告中，彭梦姣介绍了近来在具有半竞争风险的复杂生存数据分析方面的一些研究工作。半竞争风险数据是一种包含两种类型生存终点的生存数据，在医学研究和用于评估治疗效果和疾病进展的临床试验中非常常见。针对聚类型的半竞争风险数据，用随机效应项来刻画聚类效应，通过灵活的半参数模型框架进行分析，并通过蒙特卡洛算法进行参数的极大似然估计，并建立了所得到的估计量的渐近性质。在研究具有两组半竞争风险的多事件终点的工作中，提出了一种新的联合模型来解释和刻画多个依赖结构，并开发了一个伪似然估计方法，也能够扩展到具有多疾病进程的研究中。针对现代癌症研究中收集到的超高维基因特征数据，提出了无模型联合特征筛选方法来鉴定影响半竞争风险数据的重要特征，同时证明了筛选程序的确定独立和一致筛选属性，并通过大量的模拟研究结果展示了所提出方法的良好表现以及对来自不同医学研究的真实数据集的分析证明了所提出方法的实用性。
明静思分享了她最新的研究成果，多平台的单细胞RNA测序数据的快速整合方法。她首先介绍了什么是单细胞RNA测序，以及该项技术对生物过程的理解、疾病的诊断治疗等方面的重要作用，从而引出研究该问题的重要意义，同时也介绍了最新的相关数据，包括数据的类型格式，以及数据预处理、降维的标准方法等。接下来，针对多平台数据的整合问题，分析展示了现有最新方法在实际数据应用上的效果，指出了他们的不足之处，进而设计提出了一种有效的整合方法。最后，使用丰富的实际数据比较了所提出方法与现有方法的整合效果，展示了所提出方法在准确性、稳定性方面的优势，为相关生物数据的分析提供了有效实用的工具。
整场讲座气氛愉快，讲座结束后，在场的老师和学生就方法的一些扩展和未来的研究前沿等问题积极讨论和交流。
