Microcertification CHEMOMICS - Analyse multivariée des données omiques et chimiques : Méthodes statistiques avancées pour l’intégration et l’interprétation des données omiques et chimiques

[5 jours] - [Français]

Vous souhaitez découvrir la puissance des méthodes multivariées pour analyser des données omiques et construire des modèles prédictifs robustes ?

Les analyses multivariées exploratoires représentent un ensemble non strictement défini de méthodes qui visent à résumer des données,  classer des individus ou des variables, analyser la structure de liens entre des variables, voire faire de la prédiction.


La régression est un ensemble de méthodes statistiques utilisées pour modéliser la relation qui lie une variable réponse (dépendante, endogène, etc.) à une ou plusieurs variables explicatives (indépendantes, exogènes, etc.).

Objectifs de la formation
Cette formation vise à permettre aux participants de comprendre les principes fondamentaux de la chimiométrie et des méthodes multivariées. Elle leur apprend à appliquer des techniques d’exploration, de classification et de modélisation prédictive avec R, tout en identifiant les variables discriminantes. Enfin, les participants développeront la capacité à interpréter les résultats dans un cadre biologique, chimique ou pharmaceutique, pour répondre à des problématiques complexes.

Prérequis

Etre titulaire d’un master dans le domaine des sciences. L’admission par VAE (Valorisation des acquis de l’expérience) est possible sur dossier.

De plus, cette microcertification nécessite d’avoir acquis les compétences développées dans les microcertifications :

• Data science avec R pour les sciences du vivant (R-LIFE)
• Modélisation et Analyse Multivariée en Sciences du Vivant (BIOMOD)

Contenu

• Principes de la chimiométrie et des méthodes multivariées associées
• Application des techniques d’exploration et de classification sur des données omiques
• Utilisation de R pour réaliser des analyses multivariées (ACP, PLS, clustering)
• Interprétation des résultats dans un contexte biologique, chimique ou pharmaceutique
• Identification des variables discriminantes et construction de modèles prédictifs robustes

Tarif
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)

Outils utilisés durant la formation
R

Méthodes et familles de méthodes abordées
Analyses multivariées exploratoires
   ACP - Analyse en composantes principales
   Analyse discriminante
Modèle de régression
   Régression PLS

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