Corso su "Analisi dei dati MicroArray" - Milano, Maggio 2003

[Stefano Iacus <stefano.iacus@unimi.it>]

Corso intensivo su aspetti statistici e computazionali dell'analisi per 
dati microarray
(A short course on computational and statistical aspects of microarray 
analysis)

                    http://www.eco-dip.unimi.it/marray/



Il corso di una settimana si propone di offrire un'ampia panoramica 
delle problematiche statistiche e computazionali legate all'analisi di 
dati microarray e al contempo di
fornirne alcune soluzioni.
Il corso, auto contenuto, tocchera' diversi aspetti della biologia del 
genoma in relazione alle applicazioni dell'analisi con microarray.
Gli orgomenti principali includono tecniche di preprocessing, stima di 
espressioni geniche, dati microarray e ibridizzazione, piano degli 
esperimenti, tecniche di riduzione
dimensionale e ricerca delle strutture all'interno dei dati, procedure 
di "boosting" e "bagging" ed infine una selezione delle piu' recenti 
tecniche di analisi per dati microarray.

Il corso, fortemente legato agli aspetti applicativi e computazionali, 
prevede sessioni di laboratorio che affiancheranno le lezioni teoriche. 
Il software utilizzato sara' R
assieme al pacchetto di strumenti aggiuntivi sviluppati dal progetto 
Bioconductor.

Il corso e' patrocinato dalle seguenti societa':
IASC/ISI: International Association for Statistical Computing, Section 
of the International Statistical Institute
SIS: Societa' Italiana di Statistica
SISMEC: Societa' Italiana di Statistica Medica e Epidemiologia Clinica

Il corso e' organizzato come segue:
Periodo:	dal 26 al 30 maggio 2003 inclusi (da lunedi a venerdi)
Sede:		Universita' di Milano
Orari:		due sessioni mattutine sulla metodologia e recenti  sviluppi di 
ricerca
			affiancate da una sessione di laboratorio nel pomeriggio
Lingua:		Inglese
Organizzazione:	Dipartimento di Economia Politica e Aziendale, 
Universita' degli Studi di Milano.

Il corso sara' tenuto dai seguenti docenti:
Anestis Antoniadis, Laboratoire de Modelisation et Calcul, Universite' 
Joseph Fourier, Grenoble, France, editor-in-chief di ESAIM: Probability 
and Statistics.

Robert Gentleman, Department of Biostatistics, Harvard School of Public 
Health, Boston, USA, co-autore dell'ambiente statistico R e fondatore 
del progetto di ricerca Bioconductor.


Il numero massimo di partecipanti e' fissato a 30. Sono previste spese 
di iscrizione.
E' previsto un rimborso spese per 10 studenti di dottorato e/o 
diplomati particolarmente meritevoli su decisione del Comitato 
Scientifico (definto piu' sotto) sulla base dei curricula inviati dai 
candidati stessi. Il rimborso coprira' le spese di iscrizione al corso 
e le spese di alloggio nelle sedi predisposte dagli organizzazione (le 
spese di viaggio non sono incluse).



Comitato Organizzatore:
Anestis Antoniadis, Laboratoire de Modelisation et Calcul, Universite' 
Joseph Fourier, Grenoble, France; John Chambers, Bell Labs, Lucent 
Technologies, Murray Hill, NJ, USA; Robert Gentleman, Department of 
Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, USA; Stefano M. 
Iacus, Dipartimento di Economia Politica e Aziendale, Universita' di 
Milano; Giovanna Nicolini, Dipartimento di Economia Politica e 
Aziendale, Universita' di Milano;

Comitato Scientifico:
Anestis Antoniadis, Laboratoire de Modelisation et Calcul, Universite' 
Joseph Fourier, Grenoble, France; Annibale Biggeri, Dipartimento di 
Statistica, Universita' di Firenze; Roberto Colombi, Dipartimento di 
Ingengeria, Universita' di Bergamo; Giovanni Corrao, Dipartimento di 
Statistica, Universita' di Milano - Bicocca; Mauro Gasparini, 
Dipartimento di Matematica, Politecnico di Torino; Robert Gentleman, 
Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, 
USA; Stefano M. Iacus, Dipartimento di Economia Politica e Aziendale, 
Universita' di Milano; Sonia Petrone, Istituto di Metodi Quantitativi, 
Universita' L. Bocconi;


Per maggiori informazioni si puo' far riferimento alla pagina WWW 
ufficiale del corso

http://www.eco-dip.unimi.it/marray/



Stefano M. Iacus
Dipartimento di Economia Politica e Aziendale
Via Conservatorio, 7
20122 Milano