Analyse des données Omics
Objectifs
Expliquer le fonctionnement d’un organisme à l’échelle du génome (l’ADN, l’ARN, la protéine, la cellule).
Identifier les approches omiques en épidémiologie et en recherche clinique.
Analyser les associations entre un génotype et un trait via un modèle linéaire généralisé ou via des mesures d’association allélique.
Appliquer une procédure de tests multiples ou des inférences post-hoc sur des données génomiques.
Analyser des données -omiques à l’aide de procédures d’apprentissage supervisée et non supervisée
Plan
Présentation des données en épidémiologie génétique, et des données omiques en recherche clinique.
(1) Class Comparison : GWAS, Analyse Differentielle pour les données d’expression – méthodes post hoc,
(2) Class Discovery : Analyse de données de nombre de copies d’ADN – segmentation, Indices d’évaluation, Modèle de mélange, Réseau de gènes
(3) Class Prediction.
Prérequis
Probabilité, statistique inférentielle, Statistique exploratoire multivariée, R (1A)
Régression linéaire, GLM, Apprentissage supervisé, Chaîne de Markov, Méthodes de rééchantillonnage (2A)
Statistique des Processus, Apprentissage Automatique (3A)