Un catalogue de formations en biostatistiques

Un catalogue de formations en biostatistiques !

http://helsci.ulb.be

Découvrez le catalogue de formations :

Avec le soutien de :

formation

> STAT-1.1 PART I - STATISTIQUES DE BASE APPLIQUÉES AUX SCIENCES DU VIVANT (STATISTIQUE DESCRIPTIVE & COMPARAISON MOYENNE)

> Eléments de base en biostatistique (statistique descriptive univariée) : variabilité en biologie, types de variables, statistiquesde localisation (moyenne, médiane, ...) et de dispersion (écarttype,écarts interquartiles), représentation graphique (box plots,...) et piège

> Notion d’intervalle de confiance d’une moyenne, d’un pourcentage

> Introduction au fonctionnement des tests statistiques

> Distributions gaussiennes : introduction aux tests de normalité

> Tests de comparaison de deux moyennes sur échantillons indépendants (tests de Student & test de Mann Whitney) ou appariés (Test de Student & test de Wilcoxon)

> Y compris exercices pratiques

Exemples et exercices adaptés aux sciences du vivant !

PROGRAMME MÉTHODOLOGIE

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> 70% de théorie> 30% de pratique

> Médecins et biologistes> Responsables de projet, techniciens, technologues, chercheurs du secteur biotechnologique qui souhaitent acquérir des notions de bases en Biostatistique

> Enseignants des Hautes Ecoles

Programme, Inscriptions & Tarifs : https://biops.helsci.beContact : [email protected]

https://www.ulb.be/fr/programme/fc-556



https://biops.helsci.be/formations/

mailto:helsci%40ulb.be?subject=STAT%201.1%20%28PART%201%29%20%23Int%C3%A9r%C3%AAt

formation

> STAT-1.1 PART II - STATISTIQUES DE BASE APPLIQUÉES AUX SCIENCES DU VIVANT (CORRÉLATION, RÉGRESSION LINÉAIRE & ANOVA)

> Corrélation et régression linéairesCalcul d’un coefficient de corrélation (Pearson, Spearman)Test du coefficient de corrélation et piègesRégression simple et test de la pente de la droite de régressionPrédictionCoefficient de détermination

> Test de comparaison de plus de deux moyennes

analyse de variance (ANOVA) à une voie et tests “post hoc” de comparaison multiple

> Introduction aux ANOVA à deux voies

Exemples et exercices adaptés aux sciences du vivant ! Utilisation du logiciel SigmaPlot


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> Médecins et biologistes> Responsables de projet, techniciens,technologues, chercheurs du secteur biotechnologique qui

souhaitent acquérir des notions de bases en Biostatistique> Enseignants des Hautes Ecoles






mailto:helsci%40ulb.be?subject=STAT%201.1%20%28part%202%29%20%23Int%C3%A9r%C3%AAt

formation

> STAT-1.2 - CHOISIR SA MÉTHODE EN FONCTION DE SA QUESTIONDE RECHERCHE (PETITS ÉCHANTILLONS)

> RappelsPuissance d’un testRisque de première et de seconde espèceDifférence scientifiquement pertinente (logiciel libre G-Power)

> Spécificité des petits échantillonsIdentification et traitement des valeurs extrêmes / aberrantesProblèmes de puissanceVérification des hypothèsesSignificativité et taille d’échantillon

> Choisir et mettre en oeuvre une méthode d’analyse adaptée à ses données

Question de recherche et type de donnéesApproches paramétriques & non-paramétriquesMéthodes d’ajustement dans le cas des petits échantillons (analyse de covariance)Mise en pratique avec le logiciel SPSS

> Tests de permutation : se baser sur une distribution empirique -concept et exemple pratique


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> Responsables de projet, techniciens, technologues, chercheuu secteur biotechnologique / biomédical





mailto:helsci%40ulb.be?subject=STAT%201.2

formation

> STAT-1.3 - CHOISIR SA MÉTHODE EN FONCTION DE SA QUESTION DE RECHERCHE (DONNÉES BIOMÉDICALES ET/OU ÉPIDÉMIOLOGIQUES)

> Construire une base de données & l’importer dans un logiciel statistique

Quelles sont les règles à respecter pour construire une base de données utilisable dans un logiciel statistique ?

> Question de recherche et identification des variables d’intérêt

Quelles sont les variables qui vont me permettre de répondre à la question de recherche (identification de la variable dépendante et des variables indépendantes) ?De quel(s) type(s) sont-elles ?Comment se présente la distribution de ces variables ?

> Choix d’une méthode d’analyse statistiqueQuel test statistique utiliser en fonction du type et de la distribution des variables d’intérêt ?

> Mise en pratique sur base de cas concrets à l’aide du logiciel SPSS


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> Responsables de projet, techniciens, technologues, chercheuu secteur biotechnologique / biomédical






mailto:helsci%40ulb.be?subject=STAT%201.3%20%23Int%C3%A9r%C3%AAt

formation

> STAT 1.4 - COMPRENDRE LA MÉTHODOLOGIE ET LES RÉSULTATSSTATISTIQUES DES ARTICLES SCIENTIFIQUES

> Sur base d’articles scientifiques récents

> Rappels théoriques au sujet des méthodes statistiques utilisées dans ces articles

> Interprétation des résultats présentés dans ces articles


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> 100% de pratique

> Responsables de projets, médecins, chercheurs en sciences de la santé






formation

> STAT 1.5 - ESTIMATION DES EFFECTIFS OPTIMAUX À INCLURE DANS UNE ÉTUDE EXPÉRIMENTALE OU CLINIQUE

> RappelsTest d’hypothèses et p-valeurErreur de type I et erreur de type IIPuissance des tests statistiques

> Utilisation d’un logiciel statistiqueLogiciel libre G-Power

> Applications pratiquesEstimation des nombres de sujets à inclure dansdes études de design différents, incluant les designs à faibles effectifs de sujets


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> Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs du secteur biotechnologique, médecins qui souhaitent acquérir des notions pratiques utiles à l’élaboration d’un design expérimental ou clinique






formation

> STAT 1.6 - Plans d’expérience en recherche biomédicale et clinique

> Principes des plans d’expérience en recherche biomédicale

Principes des études pré-cliniquesPourquoi randomiser ?

> Notion de puissance relative, linéarisation d’une loi dose-effet et estimation de la dose efficace à 50%

> Méthodes de randomisationRandomisation simple et stratifiée, effets fixes et aléatoiresMéthode des blocs, blocs complets et incomplets équilibrésPlans factoriels

> Générer une liste de randomisation avec le logiciel R

> Modèles statistiques courantsComment analyser les données en fonction du plan d’expérience choisi ?Comparaison de moyennesAnalyse de variance à un ou deux facteurs, effets fixes ou aléatoires, méthodologie des essais croisés (cross-over)

> Exemples et exercices sur des cas concrets de biologie expérimentaleUtilisation du logiciel RPackages dédiés aux plans d’expérience


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> 60 % de théorie> 40 % de pratique

> Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs du secteur biotechnologique / biomédical





mailto:helsci%40ulb.be?subject=STAT%201.6

formation

> STAT 2.1 - INITIATION AU LOGICIEL D’ANALYSE STATISTIQUE LIBRE R

> Création et manipulation de tables de données

> Importation et exportation de données> Statistiques descriptives : création de

tableaux et de graphiques> Tests statistiques de base : comparaison de

moyennes et de pourcentage, corrélation et régression linéaire

> Création de fonctions et de boucles> Introduction à R studio et R Commander

Exercice intégré récapitulatif sur une base de données biomédicale


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> 10% de théorique> 30% d’exemples> 60% de pratique

> Chercheurs, responsables de projet & techniciensdu secteur biotechnologique, de la santé publique

> Enseignants des Hautes Ecoles et Universités






formation

> STAT-2.2 - DATA VISUALISATION AVEC R CONSTRUIRE ET INTERPRÉTER LES GRAPHIQUES

> Préparation des données> Création de graphique (visualisation de

proportion, de série temporelle, de relations entre variables, …)

> Modifications des axes, titres, légendes et autres paramètres

> Comparaison des packages R « graphics », « ggplot2 » et « lattice»

> Introduction à R studio

Exercice intégré récapitulatif sur une base de données biomédicale


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> 70% de théorique> 30% de pratique

> Chercheurs, responsables de projet & techniciensdu secteur biotechnologique, de la santé publique

> Enseignants des Hautes Ecoles et Universités






formation

> STAT 2.3 - DÉCRIRE ET ANALYSER SES DONNÉES AVEC SPSS

> IntroductionPrésentation du logiciel et de ses fonctionsFenêtres SPSS, principaux menus et configuration des options

> Gestion des fichiers de donnéesComment créer un fichier SPSS et le modifier ?Création de variables, paramètres des variables, ajout de cas de variables, sélection de cas, transformation de variables (compute, if, recode, count)

> Statistique descriptiveComment décrire ses données avec SPSS ?Techniques de description de données en fonction des différents types de variables (effectifs, indicateurs de tendance centrale et de dispersion, tableaux croisés, principaux graphiques)

> Statistique inférentielle et modélisationPrincipales techniques d’analyse statistique explorées sur base d’exemples concrets (comparaisons de moyenne, tests non paramétriques, Chi2, corrélations, régressions)


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> Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs du secteur biotechnologique, médecins qui souhaitent utiliser le logiciel SPSS dans leur pratique professionnelle





formation

> STAT 2.4 - INITIATION AU LOGICIEL D’ANALYSE STATISTIQUE STATA

> Création et manipulation de tables de données

> Importation et exportation de données> Gestion des variables

Création et recodage de variablesGestion des valeurs manquantes

> Statistiques descriptives : création de tableaux et de graphiques

> Tests statistiques de baseComparaison de moyennes et de pourcentagesCorrélations

> Calcul de mesures épidémiologiquesOdds ratioRisque relatif


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> 10% de théorie> 30% d’exemples> 60% de pratique

> Responsables de projets> Médecins> Professionnels de la santé> Épidémiologistes> Chercheurs dans le domaine de la santé publique





formation

> STAT 2.5 UTILISER REDCAP POUR LA CRÉATION D’ECRF ETDE BASES DE DONNÉES

> Informations sur l’accès au logiciel> Création de différents types de variables> Mise en forme de l’eCRF (instruments)> Utilisation de logiques conditionnelles> Organisation de données longitudinales et instruments répétitifs> Utilisation du module sondage> Présentation d’options supplémentaires> Encodage et modification de données> Génération de rapports et exportation d’une

sélection ou de l’entièreté de la base de données


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> Etudiants de l’ULB amenés à créer un eCRF dans le cadre de leur mémoire à l’hôpital Erasme> Chercheurs et personnel médical qui souhaitent créer unebase de données et apprendre à utiliser

REDCap






formation

> STAT 2.6 INITIATION À SAS

> Le langage SASLe concept du langage SASUtilisation des outils de programmation SASLa syntaxe du langage SAS

> Importer, traiter et exporter ses donnéesAccéder aux données de type SAS, texte et Microsoft ExcelComprendre la structure de données d’une table SASAccès aux bibliothèques de donnéesImporter les données dans une session SASExplorer, filtrer et formater des donnéesTri et suppression des doublonsTraitement conditionnel des données

> Créer des rapports à partir de ses donnéesCréation de rapport de fréquenceCréation de rapport sommaireAméliorer les rapports avec des titres, note de bas de page et des étiquettesExporter les rapports

> Manipuler ses donnéesComprendre et contrôler le traitement de l’étape DATACréer une colonne cumulative et traiter les données par groupeManipuler les données à l’aide des fonctionsConvertir le type de colonnesCréer des formats personnalisésConcaténer et fusionner les tablesÉtablir un traitement itératif des donnéesRestructurer les tables (concaténation, jointure, transposition)


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> 10% de théorie> 30% d’exemples> 60% de pratique

> Etudiants de l’ULB amenés à créer un eCRF dans le cadre de leur mémoire à l’hôpital Erasme> Chercheurs et personnel médical qui souhaitent créer unebase de données et apprendre à utiliser

REDCap





formation

> STAT 3.1 - Prédire/expliquer un phénomène : les modèles linéaires en pratique

> Introduction : Rappels sur la régression simple et l’ANOVA à 1 facteur

> Quelques mots sur les matrices> Régression simple : Modèle, Contraintes,

Inférence> Régression multiple : Modèle, Contraintes,

Inférence, Sélection de variables> ANOVA à 1 facteur : Modèle, Contraintes,

Tests> ANOVA à 2 facteurs (cas équilibrés ou non) :

Modèle, Contraintes, Tests> ANCOVA : Modèle, Contraintes, Tests


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> Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs, médecins qui souhaitent acquérir des notions pratiques utiles dans leur pratique professionnelle






formation

> STAT 3.2 - COMPRENDRE LA STRUCTURE DES DONNÉES ET EN RÉSUMER

> Bref rappel : Utilisation de R et de R commander

> Analyse factorielle > analyse en composantes principales (ACP), analyse des correspondances multiples, …

> Classification hiérarchique> Random forest> Arbre de régression et de classification> Estimation du sur-ajustement


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formation

> STAT 3.3 La régression logistique en pratiqueL’INFORMATION > L’ANALYSE DE DONNÉES (DATA MINING)

> Quand utiliser la régression logistique> Exposition du problème :

Variable explicative catégorielleVariable explicative continue

> Ajustement du modèle log-vraisemblance et déviance

> Signification des coefficients> Intervalles de confiance> Interprétation du modèle> Evaluer l’ajustement du modèle> Interaction et facteurs confondants> Application aux différents types d’études cliniques

PROGRAMME ATOUT

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> Une approche pratique vous permettant d’appliquer directement la méthode à vos données







formation

> STAT 3.4 Méthodes épidémiologiques en pratique

> Démarche et raisonnement en épidémiologie

> Mesures d’un problème de santé : fréquences, associations et impacts

> Notions de base sur les méthodes d’échantillonnage et pondération

> Epidémiologie descriptive Caractéristiques de temps, de lieu et de personnesComparabilité des données descriptivesRappel des types d’études à finalité descriptive

> Epidémiologie explicativeDu constat descriptif à la notion d’associationPrincipales mesures d’associationDu constat d’association à la question de la causalité

> Interprétation des résultats d’une étude épidémiologique :

Erreurs et biaisRôle du hasardEffets confondantsCausalité

> Application des méthodes épidémiologique dans le champ de la clinique

Performances des test diagnosticsCourbe ROCLe calcul des valeurs prédictives

PROGRAMME ATOUT

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> Une approche pratique





formation

> STAT 4.1 - ANALYSE DE DONNÉES RNA-SEQ SOUS GALAXY

> Introduction généraleIntroduction à l’analyse de données NGSPrésentation générale des outils d’analyse

> RNA-SEQRappels sur l’ARN et l’expressionDesign expérimental, questions biologiques et contraintes en terme d’analyseProtocole expérimental RNA-seqNotions de statistiques essentielles pour les analyses de données de séquences RNA-seq

> Analyse de données RNA-SEQAlignement des lectures (reads) sur un génome de référence (algorithmes et outils)Quantification de l’expression, visualisation et détection des anomaliesExpression différentielle et interprétation des résultats

> En pratique - RNA-seq : des reads à la quantification de l’expression

> En pratique - RNA-seq : expression différentielle


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> Biologistes, responsables de projets, chercheurs du secteur biotechnologique qui sont amenés à réaliser des expériences de RNA-seq





formation

> STAT-4.2/IMMUNO-3.4 - Analyses multi-paramétriques en cytométrie : concepts et outil

> Présentation des stratégies d’analyse, des outils, des visualisations et de l’interprétation des graphiques. Introduction à l’usage de Cyto-Bank.

> Réduction de dimension (VisNE), clustering (FlowSOM, SPADE) et post analyse avec Cyto-Bank

> Introduction à Cytofkit. Réduction de di-mension (tSNE, UMAP), clustering (FlowSOM, Phenograph) et annotation des clusters avec Cytofkit.

> Post analyse avec Cytofast. Analyse super-visée Citrus avec CytoBank selon temps dis-ponible.


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> 20% de théorie> 80% apprentissage d’outils

> Bonnes connaissances en cytométrie multiparamétrique et pratique régulière de la cytométrie en flux

> Ou avoir suivi les modules:> IMMUNO-1.2 : Introduction à la cytométrie en flux et ses applications> IMMUNO-2.2 : Initiation pratique à la cytométrie en flux> IMMUNO-3.2 : Focus sur le phénotypage cellulaire par cytométrie en flux. – Aucun pré-requis nécessaire concernant R






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