Formation analyses statistiques appliquées à la protéomique

Dans le cadre de sa mission d’accompagnement des chercheurs et professionnels de la recherche sur le cancer, le Cancéropôle Île-de-France propose une formation en statistique dédiée aux analyses bio-statistiques adaptées à la gestion et l’interprétation des données issues d’analyses protéomiques d’échantillons complexes. 

Objectifs : traiter de façon optimale l’aspect bio-statistique des analyses protéomiques en se focalisant sur l’analyse des analyses sans marquage (« label-free ») qui sont maintenant les plus utilisées.

Public concerné :

• ingénieurs, techniciens, chercheurs travaillant sur une plateforme de protéomique francilienne dans le domaine du cancer
• chercheurs travaillant sur des projets de recherche de protéomique dans le domaine du cancer

Prérequis : les personnes s’inscrivant à la formation devront posséder des bases solides en statistiques, aucune remise à niveau ne sera effectuée avant la formation.

 

Prochaine session : LUNDI 3 AU MERCREDI 5 FÉVRIER 2020 La participation à la formation complète (3 jours) est obligatoire. Une convention de formation devra être signée par votre organisme d’appartenance avant votre participation à la formation.  Les frais de formation sont pris en charge par le Cancéropôle IDF. M’INSCRIRE

La formation

La formation permettra de répondre aux questions suivantes :

Les projets traités dans une plateforme protéomique impliquent souvent un nombre de réplicats limité (fréquemment pas plus de 3 ou 4 échantillons par groupe expérimental). Comment intégrer ce critère dans les calculs bio-statistiques ?

Le nombre de conditions traitées varie en fonction des projets et peut aller de 2 conditions (traité/contrôle) à plusieurs dizaines. Comment gérer les protocoles expérimentaux complexes avec de nombreuses  variables expérimentales?

Suivant les études menées, une plateforme protéomique est confrontée à l’analyse d’échantillons très diversifiés [cellules, organes (type foie …), fluides biologiques (type liquide synovial, plasma…) etc]. Quels sont les critères liés aux types d’échantillons analysés pour choisir le type d’analyse statistique ? Comment peut-on comparer les données issues de  matériel différent?

Le traitement des données (issues de Maxquant) se fait à l’aide de logiciels dédiés, comme par exemple PERSEUS , et tout au long du processus d’analyse, des questions d’ordre statistique se posent. La formations permettra également d’aborder les points suivants :

• Comment gérer les valeurs manquantes ?
• Quels tests doivent être réalisés sur des valeurs logarithmisées et quels tests ne doivent pas l’être ?
• Dans quel cas peut-on considérer qu’une analyse est appariée ou non ?
• Comment bien utiliser les analyses ANOVA (« one-way anova », « two-way anova », « three-way annova »)? Tests Mann-whitney et Wilcoxon?
• Qu’est-ce qu’un test post-hoc et lequel choisir ?
• Comment calculer la significativité d’une corrélation?
• Quand doit-on effectuer une correction FDR et laquelle choisir (Bonferroni ou permutation ou Benjamini Hochberg) ?
• Approfondir le principe et l’exploitation des analyses multivariées de type clustering hiérarchique, analyse en composantes principales et Volcano plot.
• Quels sont les graphiques les plus parlants pour les analyses omiques ?
• Comment prévoir le nombre d’échantillons à analyser en fonction de la variabilité biologique et du niveau de différence souhaité entre les conditions testées.
• Sans entrer dans les détails, expliquer l’intérêt d’une régression PLS, d’un positionnement multidimensionnel et d’une analyse en composantes indépendantes.

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