3 crédits
15.0 h
Q2
Enseignants
Bugli Céline (supplée Govaerts Bernadette); Govaerts Bernadette;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Les cours LSTAT2020 Calcul statistique sur ordinateur, LSTAT2110 Analyse des données et LSTAT2120 Modèles linéaires doivent être acquis.
Thèmes abordés
- La normalisation de données omics (que ce soit génomiques ou métabolomique)
- Les méthodes mathématiques et statistiques pour le prétraitement de données spectrales (ex : modèles semi-paramétrique de lissage pour correction de ligne de base, alignement de pics')
- L'organisation d'expériences pour analyser la qualité informatique de données omics et leur analyse par modèles à composantes de variance, méthodes de classification et méthodes multivariées telles
- ASCA,ANOVA-PCA'
- La modélisation de données de grande dimension dans un but de recherche de biomarqueurs ou de prédiction par modèle PLS, O-PLS, ICA, arbres de décision'
- Les méthodes pour tests multiples (FDR')
- Les méthodes d'intégration de données (analyse de données multitableaux')
- Revue et utilisation des packages R les plus courants dans le domaine (ex : bioconductor)
- Application sur des bases de données réelles.
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
