BIOS 6135 - Topics of Inference in Biostatistics

(taken from 2017-18 Course Catalog): This course provides an introduction to the fundamental knowledge of derivatives, integrals, and matrix algebra found in biostatistical inference. The course will introduce the theory of quadratic forms and their applications to distributions, the method of maximum likelihood estimation, likelihood ratio tests, restricted maximum likelihood, and the basis for inferences derived from hypothesis testing and confidence intervals. Emphasis will be placed on how these techniques are used in biostatistical problems and applications using examples from the pharmaceutical industry

PUBH 6541 - Biostatistics

This 4 credit course examines statistics in public health and related sciences, including sampling, probability, basic discrete and continuous distributions, descriptive statistics, hypothesis testing, confidence intervals, categorical data analysis, regression, and correlation. Emphasis will be on the development of critical thinking skills and health data analysis applications with computer software

BIOS 7131 - Survival Analysis

This course introduces statistical methods for analyzing data collected on the time to an event, referred to as survival data, in medical research and other health-related fields. Emphasis will be placed on the application of the methodology and computational aspects rather than theory. The students will learn how to apply SAS procedures to data and interpret the results

BIOS XXXX - Measurement Error in Survival Analysis

This course will be placed on the measurement error of the covariates in survival data. Common methods for measurement error of the covariates in linear, nonlinear (including survival) models will be introduced. They are regression calibration, simulation extrapolation, score function methods, Bayesian methods, etc. The students will learn how to use R language to setup survival dataset and perform analysis for survival data with measurement error

BIOS 9135 - Advanced Survival Analysis

This course will be placed on the theory on survival data. Counting processes and martingale method will be introduced. Emphasis will be place on the applications of the theory on the methodologies for survival data, such as Kaplan-Meier estimate, log-rank test, Cox model, etc. The students will learn how to use R language to setup survival dataset and perform analysis

Localization and expression profiles of gingival monocyte chemoattractant protein‑1‑induced protein‑1 (MCPIP‑1) and mucosa‑associated lymphoid tissue lymphoma translocation protein 1 (MALT‑1)

Objectives: The purposes of this study were to localize monocyte chemoattractant protein-1-induced protein-1 (MCPIP-1) and its suppressor mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma translocation protein 1 (MALT-1) in gingival tissues and to profile their protein expression levels in relation to the clinical inflammation, Porphyromonas gingivalis colonization, and interleukin (IL)-8 levels. Materials and methods: Study samples were collected from two independent study populations: (1) Gingival tissues were collected from eight periodontally healthy individuals and eight periodontitis patients to localize MCPIP-1 and MALT-1 immunohistochemically, and (2) forty-one gingival tissue samples with marginal, mild, or moderate to severe inflammation were collected from 20 periodontitis patients to determine MCPIP-1 and MALT-1 levels using immunoblots, P. gingivalis levels with qPCR, P. gingivalis gingipain activities with fluorogenic substrates, and IL-8 levels with multiplex technique. Results: MCPIP-1 was detectable in the epithelium and in connective tissue, being especially prominent around the blood vessel walls in healthy periodontal tissues. MALT-1 was observed at all layers of gingival epithelium and especially around the accumulated inflammatory cells in connective tissue. No difference in gingival tissue MCPIP-1 and MALT-1 levels was observed in relation to the severity of gingival inflammation. MALT-1 levels were elevated (p = 0.023) with the increase in tissue P. gingivalis levels, and there was an association between MALT-1 and IL-8 levels (β = 0.054, p = 0.001). Conclusions: Interactions of MALT-1 levels with gingival tissue P. gingivalis counts and IL-8 levels suggest that activation of MALT-1 can take part in P. gingivalis-regulated host immune responses. Clinical relevance: Pharmacological targeting the crosstalk between immune response and MCPIP-1/MALT-1 may have benefits in periodontal treatment.Monosyyttien kemoattraktanttiproteiinin 1 indusoima proteiini 1 (MCPIP-1) ribonukleaasina osallistuu proinflammatoristen sytokiinien post-transkriptionaaliseen säätelyyn. Lisäksi MCPIP-1 deubikitinaasina hillitsee tumatekijä-kappaB- (NF-κB) signalointiketjua ja näin vähentää proinflammatoristen sytokiinien transkriptiota ja translaatiota. Limakalvoon liittyvä imukudoksen lymfooman translokaatioproteiini 1 (MALT-1) muodostaa kahden muun proteiinin kanssa proteiinikompleksin, joka muun muassa aktivoi NF-κB-signalointiketjua. Lisäksi se parakaspaasina hajottaa MCPIP-1-proteiinia. Parodontiitti on hampaan kiinnityskudosten tulehdussairaus, mikä johtuu epätarkoituksenmukaisesta immuunivasteesta hampaan kiinnityskudoksia vastaan. Sekä MCPIP-1 ja MALT-1 ovat tärkeitä immuunijärjestelmän säätelyssä, kuitenkin MCPIP-1:n ja MALT-1:n ilmenemisprofiileista ja niiden suhteesta infektioon ja inflammaatioon ienkudoksessa tiedetään hyvin vähän. Tämän työn tavoitteena on selvittää MCPIP-1:n ja MALT-1:n sijainnit ienkudoksessa ja määrittää, miten kyseisten proteiinien pitoisuus ienkudoksessa on yhteydessä parodontiitin kliiniseen vaikeusasteeseen, Porphyromonas gingivaliksen kolonisaatioon ja interleukiini (IL)-8-pitoisuuteen. Yhteensä 57 kudosnäytettä kerättiin kahdesta erillisestä populaatiosta. Ensimmäisestä populaatiosta kerättiin 16 ienkudosnäytettä, joista 8 terveistä ja 8 parodontiittia sairastavista yksilöistä. Näiden ienkudosnäytteiden avulla määritettiin MCPIP-1:n ja MALT-1:n sijainnit ienkudoksessa immunohistokemiallisella tutkimusmenetelmällä. Toisesta populaatiosta kerättiin 41 ienkudosnäytettä yhteensä 20:stä parodontiittia sairastavasta yksilöstä. Ienkudosnäytteet jaettiin parodontiitin vaikeusasteen mukaan kolmeen ryhmään: lievään, keskivaikeaan ja vaikeaan. MCPIP-1:n, MALT-1:n pitoisuuksien määrittämiseksi käytettiin immunoblotting-menetelmää ja IL-8 pitoisuuksien määrittämiseksi käytettiin immuunimääritysmetelmää. P. gingivaliksen tunnistamisessa ja kolonisaatiotason määrityksessä käytettiin reaaliaikaista polymeraasiketjureaktiomenetelmää. MCPIP-1:tä ja MALT-1:tä todettiin esiintyvän epiteelissä ja sidekudoksessa sekä terveiden koehenkilöiden, että parodontiittipotilaiden ienkudosnäytteissä. MCPIP-1- tai MALT-1-pitoisuudessa ei havaittu tilastollisesti merkitsevää eroa suhteessa parodontiitin vaikeusasteeseen. Näytteissä MCPIP-1-pitoisuus oli karkeasti kääntäen (p=0,052) ja MALT-1-pitoisuus suoraan (p=0,023) verrannollinen P. gingivaliksen kolonisaatiotasoon. Tutkimuksissa havaittiin myös, että MALT-1- ja IL-8-pitoisuuden välillä on tilastollisesti merkitsevä yhteys (p=0,001). Tutkimustulokset viittaavat ienkudoksen MALT-1-pitoisuuden olevan yhteydessä P. gingivaliksen kolonisaatiotasoon ja IL-8-pitoisuuteen

BIOS 9135 - Advanced Survival Analysis

This course will be placed on the theory on survival data. Counting processes and martingale method will be introduced. Emphasis will be place on the applications of the theory on the methodologies for survival data, such as Kaplan-Meier estimate, log-rank test, Cox model, etc. The students will learn how to use R language to setup survival dataset and perform analysis

BIOS 6135 - Topics of Inference in Biostatistics

This course provides an introduction to the fundamental knowledge of derivatives, integrals, and matrix algebra found in biostatistical inference. The course will introduce the theory of quadratic forms and their applications to distributions, the method of maximum likelihood estimation, likelihood ratio tests, restricted maximum likelihood, and the basis for inferences derived from hypothesis testing and confidence intervals. Emphasis will be placed on how these techniques are used in biostatistical problems and applications using examples from the pharmaceutical industry