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院长报告 我很高兴向大家介绍印度统计学院 2017-18 年度报告。该学院由 PC Mahalanobis 于 1931 年在加尔各答创立。如今，它已发展成为一所独特的高等教育机构，遍布全国多个城市。与过去一样，该学院继续传承其传播统计学、数学、计算机科学、定量经济学和相关学科知识的光荣传统。2017-18 年度，在 ISI 院长 Vijay Kelkar 博士和 ISI 理事会主席 Goverdhan Mehta 教授的卓越领导和指导下，该学院继续蓬勃发展。该研究所于 2018 年 1 月举行了第 52 届毕业典礼。研究所很高兴邀请到诺贝尔奖获得者、美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校理论物理学校长讲座教授戴维·格罗斯教授担任主宾，以及阿贝尔奖获得者、美国纽约大学库朗数学科学研究所莲花士勋章获得者 SRS 瓦拉丹教授担任特邀嘉宾。2017-2018 年是 PC 马哈拉诺比斯诞辰 125 周年，研究所通过在加尔各答和不同中心举办的一系列学术项目以适当的方式庆祝了这一年。2017 年 6 月 29 日，时任印度总统普拉纳布·慕克吉宣布开幕，为期一年的庆祝活动已启动。研究所计划发行一些期刊的特别版，其中包括马哈拉诺比斯创办的统计学期刊 Sankhya 的特别版。该研究所接待了许多杰出的来访者，他们发表了公开演讲和研讨会。诺贝尔化学奖获得者 Ada Yonath 教授于 2017 年 11 月 29 日访问了该研究所，并发表了题为“从基础科学到下一代医学”的公开演讲。其他来访者包括生物技术部秘书、现任印度政府首席科学顾问 Vijay Raghavan 教授、印度孟买理工学院 Padma Bhushan 奖获得者 MS Raghunathan 教授、国家统计委员会主席 RB Barman 博士、澳大利亚昆士兰大学 Robert Faff 教授、法国尼斯大学 Marc 和 Francine Diener 教授、美国康奈尔大学 Mukul Majumdar 教授、美国芝加哥大学 Stephen Stigler 和 Robert Rosner 教授以及美国德克萨斯 A & M 大学 Bani Mallick 教授。概率与随机过程讲座（俗称 LPS）第十二次会议在 ISI 加尔各答落下帷幕，主讲嘉宾是印度科学研究所的 Arvind Ayyer 教授和剑桥大学的 Nathanaël Berestycki 教授。印度科学研究所首次邀请了两位演讲者，分别是斯洛文尼亚卢布尔雅那大学的 Blaz Zupan 教授和加拿大卡尔顿大学的 Nicola Santoro 教授，这是印度政府全球学术网络倡议 (GIAN) 计划的一部分。PCM 125 庆典的重要会议之一，在我的几位同事的积极参与下，在罗格斯大学的 Regina Liu 教授和巴黎第九大学的 Christian Robire 教授的全体会议报告以及来自世界各地的参与者的推动下，国际统计和概率会议圆满结束。2017 年 12 月 18 日，我们与萨哈核物理研究所和可变能量回旋加速器中心前主任 Bikash Sinha 教授一起庆祝了研究所的成立日，回忆了他与 PC Mahalanobis 和 SN Bose 的私人交往。还放映了 Shila Dutta 拍摄的关于 1967 年至 1974 年研究所所长 SN Bose 的短片。2017 年 11 月 6 日，庆祝了 JBS Haldane 诞辰 125 周年，Vidyanand Nanjundiah 教授和科学传播者 Pallava Bagla 发表了演讲。除此之外，研究所还接待了许多其他来访者。我很高兴地宣布，与往年一样，过去一年中，该研究所的科学家和学生获得了大量荣誉和奖项。我在这里提到其中一些。里塔布拉塔·蒙希 (Ritabrata Munshi) 获得了 2017 年印孚瑟斯数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》的主编。桑加米特拉·班迪奥帕迪亚 (Sanghamitra Bandyopadhyay) 获得了 2017 年印孚瑟斯工程和计算机科学奖，并入选 2018 年发展中国家科学院工程科学奖。阿鲁纳瓦·森 (Arunava Sen) 入选 2018 年发展中国家科学院-思伟程经济学奖，德巴西斯·米斯拉 (Debasis Misra) 获得了享有盛誉的 2018 年社会选择和福利奖，这是印度人首次获得该奖项。 D. Yogeshwaran 荣获 2017 年印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。Ritabrata Munshi 荣获 2017 年度 Infosys 数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》主编。Sanghamitra Bandyopadhyay 荣获 2017 年度 Infosys 工程和计算机科学奖，并入选 2018 年度发展中国家科学院工程科学奖。Arunava Sen 入选 2018 年度发展中国家科学院-Siwei Cheng 经济学奖，Debasis Misra 荣获 2018 年度享有盛誉的社会选择和福利奖，这是印度人首次获此殊荣。D. Yogeshwaran 荣获 2017 年度印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。Ritabrata Munshi 荣获 2017 年度 Infosys 数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》主编。Sanghamitra Bandyopadhyay 荣获 2017 年度 Infosys 工程和计算机科学奖，并入选 2018 年度发展中国家科学院工程科学奖。Arunava Sen 入选 2018 年度发展中国家科学院-Siwei Cheng 经济学奖，Debasis Misra 荣获 2018 年度享有盛誉的社会选择和福利奖，这是印度人首次获此殊荣。D. Yogeshwaran 荣获 2017 年度印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。
感觉运动网络内的早期结构连通性
由分布式和相互连接的结构组成，这些结构通过皮质皮质连接和皮质增生环路相互作用，感觉运动（SM）网络在围产期内经历快速成熟，因此特别容易容易体现早产。然而，早产对新兴SM连接的发展和完整性的影响及其与后来的运动和全球障碍的关系仍然很少了解。在这项研究中，我们旨在探索在期限年龄（TEA）时SM白质（WM）连接的早期微观结构成熟的程度受早产调节，并且与18个月校正年龄的神经发育结果有关。我们分析了从发展中的人类连接项目（DHCP）数据库中的118个扩散MRI数据集：59个早产（PT）低风险婴儿在TEA附近扫描的茶和对照组的成年（MRI和性别年龄）配对的对照组（FT）新生儿。我们使用概率拖拉机划定了主要的SM皮质（S1，M1和中心区域）和皮层下结构之间的WM连接，并使用扩散张量成像（DTI）和Neurite方向分散分散和密度成像（NODDI）模型评估了它们的微观结构。为了超越特定的单变量分析，我们根据每个PT婴儿相对于FT组的多参数Mahalanobis距离计算了与早产相关的成熟距离。我们的结果证实了PT和FT婴儿之间SM段的微观结构差异，其影响随着出生时胎龄较低而增加。成熟距离分析强调，早产性对较高距离的SM段具有差异作用，因此对（i）皮质皮质的影响比皮质 - 皮层的连接有影响。 （ii）涉及S1的投影比M1和中心区域； （iii）最胸部皮质皮质块，涉及凸出核。茶时的这些不同的变化表明脆弱性遵循特定的模式与已建立的
使用机器学习模型分析地中海贫血数据
背景：全球约 7% 的人口患有先天性血红蛋白疾病，每年有超过 300,000 例 β-地中海贫血新病例。在低收入地区，诊断成本高昂且不准确，通常依赖于全血细胞计数 (CBC) 测试。本研究采用机器学习 (ML) 根据性别和 CBC 对 β-地中海贫血特征进行分类，探索对无症状携带者和非携带者进行分组的影响。方法：数据集包括来自斯里兰卡的 288 名疑似 β-地中海贫血患者。使用 11 个判别公式和 9 个 ML 模型对其进行分类。使用马哈拉诺比斯距离去除异常值，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 和 SMOTE- 名义连续 (NC) 进行重采样。Mann-Whitney U 检验处理特征提取和类别分组。使用八个标准评估 ML 性能。结果：Ehsani 公式通过将沉默携带者和非携带者分组，实现了 0.66 的受试者工作特征曲线下面积 (ROC-AUC)。未进行特征提取的卷积神经网络 (CNN) 表现出更好的性能，准确率为 0.85、灵敏度为 0.8、特异性为 0.86，ROC-AUC 为 0.95/0.93（微观/宏观）。即使没有预处理，性能也能保持。结论：在使用性别和 CBC 特征对 β - 地中海贫血进行分类时，ML 模型优于经典判别公式。更大的数据集可以增强 ML 模型的泛化能力和特征提取的影响。将沉默携带者和非携带者分组可改善 ML 结果，尤其是在重新采样的情况下。就可用特征而言，沉默携带者与非携带者无法区分。
儿童逆境对二十五个疾病生物标志物和二十个健康状况的影响：性别和压力源的差异
背景：尽管现在将早期逆境视为一个主要的公共健康问题，但尚不清楚早期压力源对疾病生物学和健康的影响是否因性别或压力源类型而有所不同。由于童年时期的压力通常会发生变化，因此需要检查这种压力是否通常在一起（例如，累积逆境）或以不同的多元模式进行，以确定是否以及不同的生命压力如何唯一影响疾病生物学和健康。方法：为了调查，我们进行了潜在的类别分析（LCA），以确定在美国中年（MIDUS）研究中经历多个童年压力源（n = 2,111，M年龄= 53.04，54.8％女性）的成年人的簇。然后，我们测试了与25种炎症，新陈代谢和压力的生物标志物以及20种主要健康状况有关的潜在压力暴露组和个体压力源。多变量效应大小。结果：最佳LCA模型产生了三名女性（低，中，中压力和高压力）和两个雄性（低压力和高压力）压力源暴露类别。高压力类具有更大的炎症（男性：d = 0.43；女性：d = 0.59）和较差的代谢健康（男性：d = 0.32 - 0.33；女性：d = 0.32 - 0.47）。此外，压力源以性别和压力源方式与这些结果有关。结论：儿童逆境预示着以性别和压力源特定方式以许多重大健康问题的生物健康状况较差，并升高了风险。这些发现提高了压力理论，并可能有助于为管理压力和增强弹性的精确干预提供信息。They also had more cardiovascular (male: HR = 1.56 [1.17, 2.07]; female: HR = 1.97 [1.50, 2.58]), cancer (male: HR = 2.41 [1.52, 3.84]; female: HR = 2.51 [1.45, 4.35]), metabolic (male: HR = 1.54 [1.16, 2.03]; female: HR = 2.01 [1.43，2.83]），甲状腺（男性：hr = 3.65 [1.87，7.12];女性：hr = 2.25 [1.36，3.74]），关节炎（男性：hr = 1.81 [1.30，2.54]; hirly; eyale：hr = hr = 1.97 [1.41，2.74]，和精神/行为健康问题（1.97） 3.62];