Ces formations seront proposées la journée du 9 juin 2022
Aspects méthodologiques pour l'acquisition et le traitement de données métabolomiques
Animateurs : Julien Boccard - Serge Rudaz (Université de Genève)
La métabolomique vise l'analyse la plus large possible des métabolites et de leurs potentielles altérations dans un système biologique. Pour cela, elle s’appuie sur la mesure de signatures biochimiques obtenues à l’aide d'outils analytiques de pointe pour caractériser des échantillons issus d’essais dirigés ou non. Des approches adaptées sont ensuite nécessaires pour extraire l'information biologique ou chimique pertinente de la grande quantité de signaux mesurés. Ce cours a pour objectif de présenter les principes, les objectifs et les outils importants de la métabolomique et son flux de travail. Les principales plates-formes analytiques utilisées, basées sur la spectrométrie de masse, seront présentées, ainsi qu'une introduction à l'analyse de données multivariées et à la stratégie d’annotation des signaux instrumentaux pour obtenir une identité probable ou confirmée permettant une interprétation biologique.
Historique de la notion de causalité et sa relation à la statistique et la corrélation
Animateurs : P. Bastien (L'Oréal Recherche).
Ce cours qui concerne la notion de causalité abordera les points suivants :
- Paradoxe de Simpson, « spurious » associations
- Causalité et intervention ou la limite des données
- Un langage/algèbre spécifique pour exprimer l’intervention: le do calculus.
- Un langage graphique mathématique pour exprimer et visualiser notre vision causale du monde : v-structures et d-séparation
- Lien avec les équations structurelles, les réseaux bayésiens
- Biais de confusion et intervention. Une première approche historique : la randomisation
- Quand une intervention « do(X=x) » est-elle identifiable, ie exprimable à partir des données (probabilités conditionnelles)?
- Des outils pour y parvenir : back-door, front-door, mediation, variables instrumentales.
- Généralisation avec le do-calculus et ses 3 règles
- Identification des effets causaux : effets globaux, directs et indirects.
- La notion de counterfactual et ses applications
- Autres approches de la causalité : potential outcome (Neyman 1923, Rubin 1974), propensity score (Rosenbaum & Rubin 1983)
Démélange spectral et résolution de courbes multivariées : principes et mise en application
Animateurs : R. Vitale, C. Ruckebusch (Université de Lille).
On démarre par la présentation géométrique du problème de (dé)mélange spectral pour se focaliser ensuite sur les approches bilinéaires de résolution de courbes multivariées (MCR). Les travaux récents effectués dans le cadre de l'analyse de données de mélanges spectroscopiques, de l’implémentation de contraintes et de la sélection de variables sont présentés. On applique à des données réelles certains des points abordés et discute des résultats obtenus.
Traitement des données issues de l'imagerie hyperspectrale
Animateur : Ludovic Duponchel (Université de Lille)
L'objectif de ce cours est d'introduire l'ensemble des outils nécessaires à l'exploration de données hyperspectrales / multispectrales provenant d'expériences d'imagerie spectroscopique comme par exemple en Raman, moyen infrarouge, proche infrarouge et bien plus. Nous nous pencherons ainsi sur cette structure particulière du cube de données mêlant informations spectrales et spatiales. Après une introduction sur les principes instrumentaux spécifiques à ces expériences, nous aborderons en premier lieu l'exploration univariée qui est à la base de l'imagerie en insistant sur ses avantages et ses inconvénients. Les outils multivariés seront ensuite abordés comme par exemple l'Analyse en Composantes Principales (ACP), les méthodes de classification non-supervisée (Clustering, K-means...), les méthodes de classification supervisée (k-Nearest Neighbors, SIMCA, PLS-DA...) ou encore la résolution multivariée de courbes (MCR-ALS). Ce sont bien entendu des outils classiques de la chimiométrie mais nous les aborderons dans ce cadre spécifique de l'imagerie spectroscopique.
