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Dre Celia M.T. Greenwood
Chercheuse chevronnée, Centre d’épidémiologie clinique, Institut Lady Davis
Professeure agrégée, Département d’oncologie, Département d’épidémiologie, de biostatistiques et de santé au travail et Division de l’épidémiologie relative au cancer, Université McGill
 
La Dre Greenwood a été embauchée à l’ILD alors qu’elle travaillait à l’Hôpital pour enfants malades et à l’École Dalla Lana en santé publique de Toronto. Elle est une statisticienne s’intéressant aux méthodes d’analyse des données issues de la génétique et de la génomique. Ses travaux méthodologiques couvrent les études familiales qui s’intéressent aux modes de transmission des gènes responsable des maladies, les études cas-témoin s’intéressant au lien entre les marqueurs anonymes de l’ADN et l’état de la maladie, les études d’expression génétique analysant les différences entre les groupes de patients ou de tissus, et l’estimation des variations dans le nombre de copies du génome. Certains des travaux théoriques élaborés par ses étudiants comprennent : un algorithme d’estimation des haplotypes à l’aide des modèles de Markov cachés, une méthode flexible permettant de définir les relations entre la maladie et les gènes dans les données peu abondantes à l’aide des mélanges de processus de Dirichlet et des modèles d’arborescence permettant d’estimer les preuves de liens entre différents éléments hétérogènes.

Elle a dirigé l’équipe d’analyse statistique dans le caDre d’une étude d’association pangénomique où un nouveau locus a été identifié comme pouvant conférer un risque accru de cancer colorectal. Dans le caDre de cette étude, l’équipe a proposé et s’est servie d’une nouvelle méthode stratifiée pour évaluer les taux de fausses découvertes et a développé une méthode informatisée efficiente permettant d’estimer de façon empirique un grand nombre de valeurs prédictives pour des associations haplotype-maladie.
 
Principales activités de recherche
 
Durant plusieurs années, la Dre Greenwood s’est intéressées aux problèmes de qualité des données et des mesures issues de la génomique et comment des mesures de qualité pouvaient être conçues et utilisées pour améliorer la détection de signaux importants dans les données génomiques à haut rendement. Plus particulièrement, ces recherches visaient, entre autre, l’intégration des données, où les renseignements provenant de différentes expériences étaient combinés dans le but d’améliorer la performance dans les prédictions ou la détection du signal. 
 
Publications récentes 
 
Pingzhao Hu, Celia MT Greenwood, Joseph Beyene. Using the ratio of means as the effect size measure in combining results of microarray experiments. BMC Systems Biology 2009, 3:106. doi:10.1186/1752-0509-3-106.

Babak Shahbaba, Andrew J Gentles. Joseph Beyene, Sylvia K. Plevritis, Celia M.T. Greenwood (2009). A Bayesian nonparametric method for model evaluation. Journal of Nonparametric Statistics, 21(2): 379-396.

Celia MT Greenwood, Shuying Sun, Justin Veenstra, Nancy Hamel, Bethany Niell, Stephen Gruber, William D Foulkes (2010). How old is this mutation? A study of three Ashkenazi Jewish founder mutations. BMC Genetics 11:39. 

La Dre Greenwood est une statisticienne travaillant en génétique, en génomique et en épidémiologie de la génétique. 

Elle se sert d’une vaste gamme d’approches statistiques dans le but d’améliorer notre capacité à mieux comprendre comment notre génome, de concert avec les facteurs environnementaux, influence le risque de développer une maladie et l’évolution de la maladie.

 
 

Publications de la Dre Greenwood indexées dans PubMed

Épidémiologie du cancer à l’Université McGill

Épidémiologie, biostatistiques et santé au travail à l’Université McGill

MITACS / NCE : Modélisation statistique et analyse de traits complexes chez l’humain

 
Support research at the Lady Davis Institute - Jewish General Hospital