Qiong Wu: Visiting Researcher at HEI-Lab

PT

O HEI-Lab (Porto) teve o prazer de acolher a investigadora Qiong Wu entre os dias 7 e 17 de abril de 2026, no âmbito do Projeto de Cooperação Bilateral Portugal-Alemanha 2024 – concurso conjunto intitulado “Analysis of the etiology of mental disorders through statistical learning” (ref. 2024.07388.CBM).

O projeto teve início a 31 de julho de 2025 e tem a duração de dois anos.

Qiong Wu é mestre em Estatística Aplicada pela University of Göttingen (Alemanha) e é atualmente estudante de doutoramento no Institute for Medical Biometry and Statistics da Marburg University (Alemanha).

A sua investigação centra-se no desenvolvimento de modelos avançados de predição estatística para dados biomédicos. Em particular, trabalha com dados genómicos de larga escala e com algoritmos para scores poligénicos no contexto da regressão distribucional, captando interações gene-ambiente que podem, posteriormente, orientar intervenções personalizadas em traços complexos.

Tem colaborado em numerosos projetos interdisciplinares na interseção entre medicina, genética e estatística.

Durante a sua estadia no HEI-Lab, trabalhou no âmbito do projeto colaborativo “Investigating the etiology of mental disorders via statistical learning”, tendo recorrido a abordagens avançadas de aprendizagem estatística para identificar perfis disfuncionais maternos na primeira infância, bem como potenciais fatores de risco.

ENG

HEI-Lab (Porto) was pleased to welcome researcher Qiong Wu between April 7 and 17, 2026, within the scope of the Portugal-Germany Bilateral Cooperation Project 2024 – joint call entitled “Analysis of the etiology of mental disorders through statistical learning” (ref. 2024.07388.CBM).

The project started on July 31, 2025, and has a duration of two years.

Qiong Wu holds a Master of Science in Applied Statistics from the University of Göttingen (Germany) and is currently a PhD student at the Institute for Medical Biometry and Statistics at Marburg University (Germany).

Her research focuses on developing advanced statistical prediction models for biomedical data. In particular, she works with large-scale genomic data and algorithms for polygenic scores within the context of distributional regression, capturing gene-environment interactions that may later guide personalised interventions for complex traits.

She has collaborated on numerous interdisciplinary projects at the intersection of medicine, genetics, and statistics.

During her stay at HEI-Lab, she worked within the scope of the collaborative project “Investigating the etiology of mental disorders via statistical learning”, using advanced statistical learning approaches to identify dysfunctional maternal profiles in early childhood, as well as potential risk factors.