BIF7105 - Méthodes statistiques en bioinformatique

Automne 2017 - Version (06/09/17 16:37)

Groupe 40
Mercredi, de 17h30 à 20h30 PK-4323 (cours)


Responsable(s) du cours

Nom du coordonnateur : WILLEMS, Matthieu

Nom de l'enseignant : WILLEMS, Matthieu
Local : PK-4660
Téléphone : (514) 987-3000 #4803
Disponibilité : Mercredi à partir de 14h00
Courriel : willems.matthieu@uqam.ca
Site Web :

Auxiliaire : TAHIRI, Nadia
Autre enseignant : LORD, Étienne

Description du cours

Fournir les bases statistiques pour énoncer les hypothèses statistiques et exécuter les tests qui s'appliquent à des problèmes de bioinformatiques.
Préalables académiques :
Rappel des principes de base en probabilité et en statistique. Inférence statistique classique et bayésienne. Processus stochastiques : promenades aléatoires, processus de Poisson, chaines de Markov. Algorithme BLAST ("Basic Local Alignment Search Tool"). Modèles d'évolution.

Objectif du cours

1) Appliquer et comprendre les bases statistiques en bioinformatique pour énoncer des hypothèses.

2) Apprendre le langage R et développer des fonctions d'analyse.

Modalités d'évaluation

 

Évaluations Dates Pondération
Examen de mi-session 1er novembre 2017 30%
T.P. (devoir) 06 décembre 2017 30%
Projet de session 20 décembre 2017 30%
Présentation 13 décembre 2017 10%

 

Travail pratique (T.P.)

 

Le T.P. sera une suite de petits exercices qui touchent directement la matière enseignée les semaines précédentes. L'énoncé sera distribué trois semaines avant la date de remise, soit le 15 novembre 2017. Il s'agit d'un travail individuel à remettre au plus tard le 06 décembre 2017.

 

Projet de session

 

Le projet de session est à faire en équipe de deux ou trois étudiants. Les équipes devront définir et envoyer un énoncé de projet au plus tard le 15 novembre 2017. Les étudiants devront rencontrer le professeur responsable de leur projet au moins une fois durant la session pour discuter l'avancement de leur projet.

 

Le projet réalisé sera livré de deux façons : un exposé en classe de 10-15 minutes (5 minutes par personne) le 13 décembre 2017, puis un rapport écrit sous forme d'article à remettre au plus tard le 20 décembre 2017. Vous devez remettre toutes les annexes que vous avez générées dans un dossier compressé (.zip ou .tar.gz). N'oubliez pas de bien les identifier et de les commenter.

 

 

Le rapport principal comportera une dizaine de pages et comprendra les sections suivantes :

 

1) Résumé de votre étude (1/2 page)

 

2) Introduction avec les références pertinentes (2 pages)

 

3) Méthodologie (2 à 3 pages)

 

4) Résultats et discussions (2 à 3 pages)

 

5) Conclusion (1 page)

 

6) Références en écartant les références de Wikipedia (1 page maximum)

 

 

 

Exemple de travaux admissibles :

 

 

1) Révision critique d'un outil bioinformatique (ou package R) : description de l'application et des jeux de données, de la problématique, des tests d'hypothèses et de la méthode statistique. Inclusion d'un exemple pratique.

 

 

2) Révision des techniques statistiques utilisées dans un sujet d'intérêt en bioinformatique par exemple : la phylogénie, la variation génétique, l'épidémiologie, l'écologie, etc.

Calendrier

 

Dans le tableau ci-dessous, les noms des enseignant-e-s sont indiqués par leurs initiales.

 

Semaine Date Activité
1 06 septembre Présentation du cours, introduction aux statistiques, concept de probabilité, méthode scientifique, mesures de tendance centrale, mesures de dispersion et de position (MW)
2 13 septembre

Introduction au langage R avec RStudio, en R : Introduction aux structures de données : vecteurs, 

« data.frame » et matrices, lecture de fichiers, calculs simples et sorties graphiques (EL)

3 20 septembre

Distributions de probabilité (loi de Poisson, loi normale, loi de Student), tests d'hypothèses, notion de degrés de liberté (MW)

4 27 septembre Langage R avec RStudio : Opérations sur les listes, structures de contrôle et fonctions, tests statistiques en R (EL)
5 04 octobre Analyse de variance (ANOVA), test de normalité, analyse factorielle (ANOVA à plusieurs facteurs) (MW)
6 11 octobre Régressions simples et multiples (MW)
7 18 octobre Langage R avec RStudio : ANOVA et régression dans R (EL)
8 25 octobre Chaînes de Markov et théorie de l'échantillonage, théorème de Bayes et p-value (MW)
9 1er novembre Examen de mi-session (MW)
10 08 novembre

Langage R avec RStudio : Analyse Bayésienne et analyse par composantes principales (PCoA) (EL)

11 15 novembre Langage R avec RStudio : Introduction aux réseaux (Igraph), analyse et statistiques sur les réseaux, analyse des arbres phylogénétiques, distribution du T.P. (EL)
12 22 novembre Simulations Monte Carlo, tests de permutation, bootstrap, concept de Likelihood (MW
13 29 novembre Langage R avec RStudio : Simulations de Monte Carlo, échantillonnage aléatoire, bootstrap, réalisation de rapports et présentations avec Knitr (NT)
14 06 décembre  Langage R avec RStudio : Classification hiérarchique (hclust) et par partitionnement (k-means), remise du T.P. (NT
15 13 décembre Présentations orales

Engagements et Responsabilités

Politique d'absence aux examens

L'autorisation de reprendre un examen en cas d'absence est de caractère exceptionnel. Pour obtenir un tel privilège, l'étudiant-e doit avoir des motifs sérieux et bien justifiés.

Il est de la responsabilité de l'étudiant-e de ne pas s'inscrire à des cours qui sont en conflit d'horaire, tant en ce qui concerne les séances de cours ou d'exercices que les examens. De tels conflits d'horaire ne constituent pas un motif justifiant une demande d'examen de reprise.

Dans le cas d'une absence pour raison médicale, l'étudiant-e doit joindre un certificat médical original et signé par le médecin décrivant la raison de l'absence à l'examen. Les dates d'invalidité doivent être clairement indiquées sur le certificat. Une vérification de la validité du certificat pourrait être faite. Dans le cas d'une absence pour une raison non médicale, l'étudiant-e doit fournir les documents originaux expliquant et justifiant l'absence à l'examen – par exemple, lettre de la Cour en cas de participation à un jury, copie du certificat de décès en cas de décès d'un proche, etc. Toute demande incomplète sera refusée. Si la direction du programme d'études de l'étudiant-e constate qu'un étudiant a un comportement récurrent d'absence aux examens, l'étudiant-e peut se voir refuser une reprise d'examen.

L'étudiant-e absent-e lors d'un examen doit, dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la date de l'examen, présenter une demande de reprise en utilisant le formulaire prévu, disponible sur le site Web du département à l'adresse suivante : http://info.uqam.ca/politiques/

L'étudiant-e doit déposer le formulaire dûment complété au secrétariat de la direction de son programme d'études : PK-3150 pour les programmes de premier cycle, PK-4150 pour les programmes de cycles supérieurs. Pour plus de détails sur la politique d'absence aux examens du Département d'informatique, consultez le site web suivant : http://info.uqam.ca/politiques

Intégrité académique

PLAGIAT Règlement no 18 sur les infractions de nature académique. (extraits)

 

Tout acte de plagiat, fraude, copiage, tricherie ou falsification de document commis par une étudiante, un étudiant, de même que toute participation à ces actes ou tentative de les commettre, à l'occasion d'un examen ou d'un travail faisant l'objet d'une évaluation ou dans toute autre circonstance, constituent une infraction au sens de ce règlement.

 

La liste non limitative des infractions est définie comme suit :

  • la substitution de personnes;
  • l'utilisation totale ou partielle du texte d'autrui en la faisant passer pour sien ou sans indication de référence;
  • la transmission d'un travail pour fins d'évaluatiion alors qu'il constitue essentiellement un travail qui a déjà été transmis pour fins d'évaluation académique à l'Université ou dans une autre institution d'enseignement, sauf avec l'accord préalable de l'enseignante, l'enseignant;
  • l'obtention par vol, manoeuvre ou corruption de questions ou de réponses d'examen ou de tout autre document ou matériel non autorisés, ou encore d'une évaluation non méritée;
  • la possession ou l'utilisation, avant ou pendant un examen, de tout document non autorisé;
  • l'utilisation pendant un examen de la copie d'examen d'une autre personne;
  • l'obtention de toute aide non autorisée, qu'elle soit collective ou individuelle;
  • la falsification d'un document, notamment d'un document transmis par l'Université ou d'un document de l'Université transmis ou non à une tierce persone, quelles que aoient les circonstances;
  • la falsification de données de recherche dans un travail, notamment une thèse, un mémoire, un mémoire-création, un rapport de stage ou un rapport de recherche;
  • Les sanctions reliées à ces infrations sont précisées à l'article 3 du Règlement no 18.


 

Les règlements concernant le plagiat seront strictement appliqués. Pour plus de renseignements, veuillez consulter les sites suivants : http://www.sciences.uqam.ca/etudiants/integrite-academique.html et http://www.bibliotheques.uqam.ca/recherche/plagiat/index.html

 

Médiagraphie

Logiciel

RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ LO

Livres et aide mémoire

Kauffman, M. (2009) AIDE MÉMOIRE R Référence des fonctions de R les plus courantes. (https://cran.r-project.org/doc/contrib/Kauffmann_aide_memoire_R.pdf) VO

Krijnen, W. P. (2009). Applied statistics for bioinformatics using R. Institute for Life Science and Technology, Hanze University. (https://cran.r-project.org/doc/contrib/Krijnen-IntroBioInfStatistics.pdf) VO

Laude, H. (2016). Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data. ENI. VR

Paradis, E. (2005) R pour les débutants (https://cran.r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf) VO

 

A : article - C : comptes rendus - L : logiciel C : complémentaire - O : Obligatoire - R : recommandé
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