Statistiques – IRIC's Bioinformatics Platform

Tutoriels de réduction de dimensionalité: 1- Analyse de composantes principales

Comprendre la réduction de dimensionalité Si vous utilisez de larges jeux de données (transcriptomes, séquençage de génome, protéomes), tôt ou tard, vous tomberez sur quelque chose qui porte le nom "d'analyse de composantes principales" (Principal Components Analysis, en anglais, abrévié PCA). PCA est une méthode de réduction de dimensionalité, une famille large de méthodes qui font exactement ce que leur nom dit: elles réduisent la dimensionalité. Mais qu'est-ce que ça veut dire? Qu'est-ce qu'une dimension et pourquoi on voudrait les [...]

By Assya|2017-06-01T12:36:12+00:001 juin 2017|Categories: Analyse de données, Analyse de données, Apprentissage automatique, Bioinformatique, Informatique, Statistiques, Visualisation de données|0 Commentaires

Une implémentation en javascript de la version non centrée du test exact de Fisher

Mon article précédent expliquait pourquoi la version non-centrée du test exact de Fisher est plus appropriée dans la plupart des cas rencontrés en bio-informatique. Je poursuis en présentant maintenant une implémentation de ce test en Javascript qui pourrait facilement être intégrée à une interface web. Même si le Javascript est un langage très mal adapté à l'implémentation de méthodes statistiques, j'espère que cet article présentera tous les détails nécessaires pour simplifier l'implémentation de ce test dans d'autres langages, selon les besoins. À tout le moins, [...]

By Sébastien|2017-04-29T17:50:55+00:009 janvier 2017|Categories: Analyse de données, Statistiques|Tags: javascript, test|0 Commentaires

Bootstraps et intervalles de confiance

Lors de l'analyse des données, vous pourriez vouloir ajuster (fitter) un type de courbe spécifique à un ensemble de données particulier. Ce type d'analyse peut nous éclaircir sur la relation entre deux (ou plusieurs...) paramètres quantifiables. L'object principal de cet article n'est pas le comment de l'ajustement-même, mais plutôt l'évaluation de sa qualité i.e. comment calculer un intervalle de confiance autour d'une courbe ajustée. Cela étant dit, je vous montrerai comment faire un ajustement simple en utilisant différentes librairies R, mais je [...]

By Caroline|2017-04-29T18:30:53+00:0029 septembre 2016|Categories: Analyse de données, R, Statistiques|Tags: visualisation de données|0 Commentaires

La méthode la plus rapide pour calculer une AUC

Contexte: AUC est un acronyme pour "Area Under the (ROC) Curve". Si vous n'êtes pas familier avec les notions de courbe ROC et d'AUC, je vous suggère de commencer par ce blog post avant de continuer. Dans plusieurs projets, il m'a fallu calculer un grand nombre d'AUC. J'ai commencé par devoir en calculer 25000, puis 230000 et, maintenant, j'en suis au tour de 1,5 million. Avec autant d'AUC, le temps nécessaire pour calculer une AUC devient un paramètre critique. Je n'ai pas [...]

By Éric|2017-04-29T16:56:12+00:0018 août 2016|Categories: Performance, Python, R, Statistiques|Tags: aire sous la courbe|0 Commentaires

Écart-type sur un graphe de corrélation

Un collègue m'a récemment demandé de produire une visualisation montrant l'expression différentielle des gènes entre deux échantillons (sans réplicats). En utilisant les données de RPKM, il voulait faire ressortir tous les gènes se trouvant aux extrémités de la distribution i.e. à 2 écart-types de la moyenne ou plus. Comme premier essai, j'ai calculé la distribution de fold change et l'écart-type et j'ai tracé les droites correspondantes de chaque côté de la diagonale sur un graphe en nuage de points présentant [...]

By Patrick|2017-04-29T17:01:08+00:007 avril 2016|Categories: R, Statistiques, Visualisation de données|Tags: analyse de données|0 Commentaires