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Analyse des données génomiques : identification des gènes exprimés différemment

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Dans cours

MATH-474: Statistics for genomic data analysis

After a short introduction to basic molecular biology and genomic technologies, this course covers the most useful statistical concepts and methods for the analysis of genomic data. ...

Description

Cette séance de cours porte sur les méthodes statistiques permettant d'identifier les gènes exprimés différemment dans l'analyse des données génomiques. Il examine les méthodes informelles d'identification des gènes, telles que les seuils de changement de pliage et les placettes QQ. La séance de cours se penche également sur les défis de l'évaluation de l'importance dans les expériences répliquées et l'utilisation de statistiques t modérées pour classer les gènes en fonction de la preuve de l'expression différentielle.

Enseignant·e

Darlene Goldstein

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique

Concepts associés (32)

Statistique

La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».

Loi de Student

En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Student est une loi de probabilité, faisant intervenir le quotient entre une variable suivant une loi normale centrée réduite et la racine carrée d'une variable distribuée suivant la loi du χ. Elle est notamment utilisée pour les tests de Student, la construction d'intervalle de confiance et en inférence bayésienne. Soit Z une variable aléatoire de loi normale centrée et réduite et soit U une variable indépendante de Z et distribuée suivant la loi du χ à k degrés de liberté.

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

Test de Student

En statistique, un test de Student, ou test t, désigne n'importe quel test statistique paramétrique où la statistique de test calculée suit une loi de Student lorsque l’hypothèse nulle est vraie. gauche|vignette|Façade de la brasserie historique Guinness de St. James. vignette|William Sealy Gosset, qui inventa le test t, sous le pseudonyme Student. Le test de Student et la loi de probabilités qui lui correspond ont été publiés en 1908 dans la revue Biometrika par William Gosset.

Statistical Methods for Research Workers

Statistical Methods for Research Workers is a classic book on statistics, written by the statistician R. A. Fisher. It is considered by some to be one of the 20th century's most influential books on statistical methods, together with his The Design of Experiments (1935). It was originally published in 1925, by Oliver & Boyd (Edinburgh); the final and posthumous 14th edition was published in 1970. According to Denis Conniffe: Ronald A.

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