Fil d'Ariane

null Qihuang Zhang, Ph. D.

Chercheur associé, IR-CUSM

Programme en réparation du cerveau et en neurosciences intégratives

Centre de recherche évaluative en santé

 

Mots-clés

biostatistics • single-cell RNA-seq • multi-omics • spatial transcriptomics • metabolomics • measurement error

Aire de recherche

Ma recherche se concentre sur le développement de méthodes statistiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique afin d'enrichir la boîte à outils pour la découverte de connaissances dans les données omiques. Je me concentre en particulier sur l'intégration multimodale des données génomiques et sur les défis liés à la haute dimensionnalité, aux erreurs de mesure, à la mauvaise classification et aux données manquantes. Dernièrement, je me suis penché sur le développement de méthodes d'intégration des données histologiques et des données transcriptomiques spatiales afin de comprendre les mécanismes de progression de la maladie dans les troubles neurologiques. En tant que biostatisticien, j'ai une grande expérience dans la construction de modèles statistiques pour l'inférence et la prédiction dans les études d'association génétique avec des variables de réponse longitudinales et des structures d'association complexes.

Publications choisies

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  • Zhang Q, Jiang S, Schroeder A, Hu J, Li K, Zhang B, Dai D, Lee EB, Xiao R, Li M. Leveraging spatial transcriptomics data to recover cell locations in single-cell RNA-seq with CeLEry. Nat Commun. 2023 Jul 8;14(1):4050. doi: 10.1038/s41467-023-39895-3. PMID: 37422469.

  • Fan J, Lyu Y, Zhang Q, Wang X, Li M, Xiao R. MuSiC2: cell-type deconvolution for multi-condition bulk RNA-seq data. Brief Bioinform. 2022 Nov 19;23(6):bbac430. doi: 10.1093/bib/bbac430. PMID: 36208175.

  • Zhang Q, Yi GY. Zero-inflated Poisson models with measurement error in the response. Biometrics. 2023 Jun;79(2):1089-1102. doi: 10.1111/biom.13657. Epub 2022 Apr 20. PMID: 35261029.

  • Zhang Q, Yi GY. Generalized network structured models with mixed responses subject to measurement error and misclassification. Biometrics. 2023 Jun;79(2):1073-1088. doi: 10.1111/biom.13623. Epub 2022 Mar 25. PMID: 35032335.

  • Zhang Q, Yi GY, Chen LP, He W. Sentiment analysis and causal learning of COVID-19 tweets prior to the rollout of vaccines. PLoS One. 2023 Feb 24;18(2):e0277878. doi: 10.1371/journal.pone.0277878. PMID: 36827382.