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.

Matériel : Pour pouvoir réaliser les exercices pratiques proposés pendant la formation, il vous sera demandé de venir à la formation équipé d’un ordinateur portable disposant de R, du logiciel R Studio et de packages dédiés (dont la liste vous sera communiquée avant la formation).

Prochaine session : MARDI 23 AU JEUDI 25 MARS 2021, 9h – 17h 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

Programme de la formation

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 ? Comment gérer les protocoles expérimentaux complexes avec de nombreuses  variables expérimentales ? 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 ?

La formation se déroulera sur trois jours et permettra d’aborder ces différents points d’un point de vue théorique. Des exercices pratiques vous seront également proposés sous R et R Studio.

Jour 1 : Choix du test statistique

Quel test statistique choisir pour une analyse protéomique différentielle globale selon le nombre d’échantillons, le nombre de groupes à comparer ? Comment évaluer la normalité et s’en affranchir ?

• Le z-score
• L’Anova omique (selon X conditions et Z protéines )
• Test paramétriques / non paramétriques
• Tests appariés / non appariés
• Corrélations
• Les pièges de la multiplicité des tests (Risque alpha global, FWER et FDR)
• Corrections et tests post-hoc

Jour 2 : Les données manquantes, question fondamentale du domaine

• Reconnaitre les structures des données manquantes
• Les différents patterns d’absence de données
  • Missing Completely At Random (MCAR)
  • Missing At Random (MAR)
  • Not Missing At Random (NMAR)
• Quelles sont les conséquences de la présence de données manquantes et comment les gérer ?
  • Problèmes d’estimation, de biais, de précision
  • Les différents types d’imputation : simple et/ou multiple
• Application en R
  • Visualisation des données manquantes
  • Package MICE
  • Package Amelia

Jour 3 : Analyses exploratoires multivariées et modèles prédictifs

• Analyses Exploratoires Multivariées :
  • Analyse en Composante Principale (ACP)
• Modèles prédictifs linéaire ou non :
  • La régression PLS, par-delà les colinéarités multiples et les tableaux écrasés
  • Effets fixes et effets aléatoires : le modèle mixte pour dépasser les données manquantes, les réplicats techniques, les données répétées/corrélées et les groupements « de fait »
• Méthodes de classification supervisée :
  • Analyse factorielle discriminante
  • PLS-DA
  • Ouverture vers des méthodes de « machine learning ».

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