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Analyse de la consommation d'oxygène

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Dans cours (2)

BIO-378: Travaux pratiques de physiologie I

Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biomédical, avec les montages de mesure, les capteurs, le conditionnement des signaux, l'acquisition et traitement de données. Les résultats physiologiques finaux illustrent le contenu ...

BIO-379: Travaux pratiques de physiologie II

Description

Cette séance de cours se concentre sur la détermination de la consommation d'oxygène par cellule en utilisant l'analyse de régression, en abordant les défis du calcul de la consommation moyenne et en interprétant les erreurs de comptage cellulaire et de mesure de l'oxygène. La séance de cours explore également l'application du modèle Michaelis-Menten pour normaliser les mesures de la consommation d'oxygène et discute des implications physiologiques des résultats, en soulignant la précision et les sources potentielles d'erreur dans les expériences de consommation d'oxygène.

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Enseignant·e

André Pexieder

Enseignement et PhD Cours Travaux pratiques de physiologie I BIO-378 Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biomédical, avec les montages de mesure, les capteurs, le conditionnement des signaux, l'acquisition et traitement de données.Les résultats physiologiques finaux illustrent le contenu du cours de Physiologie par système. Travaux pratiques de physiologie II BIO-379 Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biom

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Concepts associés (11)

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Segmented regression

Segmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Régression logistique

En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.

Régression non linéaire

Une régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, y = ƒa1, ..., am(x) pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs. Par « ajuster », il faut comprendre : déterminer les paramètres de la loi, (a1, ..., am), afin de minimiser S = ||ri||, avec : ri = yi - ƒa1, ..., am(xi). ||...|| est une norme. On utilise en général la norme euclidienne, ou norme l2 ; on parle alors de méthode des moindres carrés.

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Séances de cours associées (64)

Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.

Analyse de régression : Désengagement des données

Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.

Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle

Couvre la multicolinéarité, les valeurs aberrantes, la spécification du modèle et les stratégies pratiques en régression linéaire.

Techniques d'optimisation: Vue d'ensemble de la méthode de gradient

Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.

Modèles probabilistes pour la régression linéaire

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.

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Concepts associés (11)

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Segmented regression

Régression linéaire

Régression logistique

Régression non linéaire

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