Contributions méthodologiques en statistique ...
Document type :
Habilitation à diriger des recherches
Permalink :
Title :
Contributions méthodologiques en statistique pour l’analyse et l’intégration de données -omiques et cliniques.
English title :
Methodological contributions to statistics for -omics data analysis and integration with clinical data
Author(s) :
Marot, Guillemette [Auteur]
METRICS : Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
METRICS : Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
Thesis director(s) :
Duhamel, Alain
Defence date :
2021-01-08
Jury president :
Martin-Magniette, Marie-Laure
Accredited body :
Université de Lille
Doctoral school :
École doctorale Biologie Santé de Lille
Keyword(s) :
Médecine clinique -- Statistiques
Analyse de données
Métaomique
Statistique bayésienne
Détection de rupture (statistique)
Régression pénalisée
Sélection de groupes de variables
Biomarqueurs
Bioinformatique
Transcriptomique
Scores en médecine
Analyse de données
Métaomique
Statistique bayésienne
Détection de rupture (statistique)
Régression pénalisée
Sélection de groupes de variables
Biomarqueurs
Bioinformatique
Transcriptomique
Scores en médecine
English keyword(s) :
Clinical medecine -- Statistics
Data Analysis
Metaomics
Bayesian statistics
Rupture detection (statistics)
Penalized regression
Variable group selection
Biomarkers
Bioinformatics
Transcriptomics
medical scores
Data Analysis
Metaomics
Bayesian statistics
Rupture detection (statistics)
Penalized regression
Variable group selection
Biomarkers
Bioinformatics
Transcriptomics
medical scores
French abstract :
Dans un contexte d’évaluation clinique pour une médecine de précision, il devient de plus en plus important d’intégrer des variables -omiques dans la construction d’un score de recherche clinique. Mes travaux s’intéressent ...
Show more >Dans un contexte d’évaluation clinique pour une médecine de précision, il devient de plus en plus important d’intégrer des variables -omiques dans la construction d’un score de recherche clinique. Mes travaux s’intéressent à la recherche méthodologique pour les analyses statistiques de données -omiques à différents niveaux : génomique, transcriptomique et protéomique. Mes développements méthodologiques passés reposent sur trois types d’approches statistiques : approches bayésiennes empiriques, détection de ruptures à base de noyaux et régressions pénalisées. Ce mémoire présente mes travaux passés sur la méta-analyse de données transcriptomiques, la classification non supervisée de profils -omiques et la recherche de biomarqueurs potentiels à intégrer dans un score. Je présente ensuite mes travaux en cours et des perspectives pour les années à venir autour de trois axes majeurs : l’influence de la taille d’effet et du rapport nombre d’individus/nombre de variables dans l’intégration de données -omiques et cliniques, l’intégration de données -omiques provenant de différentes technologies à haut débit, la prise en compte d’une structure temporelle dans l’analyse statistique de données d’expériences à haut débit.Show less >
Show more >Dans un contexte d’évaluation clinique pour une médecine de précision, il devient de plus en plus important d’intégrer des variables -omiques dans la construction d’un score de recherche clinique. Mes travaux s’intéressent à la recherche méthodologique pour les analyses statistiques de données -omiques à différents niveaux : génomique, transcriptomique et protéomique. Mes développements méthodologiques passés reposent sur trois types d’approches statistiques : approches bayésiennes empiriques, détection de ruptures à base de noyaux et régressions pénalisées. Ce mémoire présente mes travaux passés sur la méta-analyse de données transcriptomiques, la classification non supervisée de profils -omiques et la recherche de biomarqueurs potentiels à intégrer dans un score. Je présente ensuite mes travaux en cours et des perspectives pour les années à venir autour de trois axes majeurs : l’influence de la taille d’effet et du rapport nombre d’individus/nombre de variables dans l’intégration de données -omiques et cliniques, l’intégration de données -omiques provenant de différentes technologies à haut débit, la prise en compte d’une structure temporelle dans l’analyse statistique de données d’expériences à haut débit.Show less >
English abstract : [en]
In the context of clinical evaluation for precision medicine, the need for integrating -omics variables in the building of a clinical research score is becoming more and more common. My work focuses on methodological ...
Show more >In the context of clinical evaluation for precision medicine, the need for integrating -omics variables in the building of a clinical research score is becoming more and more common. My work focuses on methodological research for statistical analysis of -omic data at different levels: genomics, transcriptomics and proteomics. My past methodological developments are based on three types of statistical approaches: empirical Bayesian approaches, change-point detection with kernel-based methods and penalized regressions. This dissertation presents my past work on meta-analysis of transcriptomic data, clustering of -omic profiles and search for potential biomarkers to be integrated in a score. I then present my current work and perspectives for the coming years around three major axes: influence of effect size and ratio number of individuals / number of variables in the integration of -omic and clinical data, merging of -omic data coming from different high throughput technologies, consideration of a temporal structure in high throughput experiments data analysisShow less >
Show more >In the context of clinical evaluation for precision medicine, the need for integrating -omics variables in the building of a clinical research score is becoming more and more common. My work focuses on methodological research for statistical analysis of -omic data at different levels: genomics, transcriptomics and proteomics. My past methodological developments are based on three types of statistical approaches: empirical Bayesian approaches, change-point detection with kernel-based methods and penalized regressions. This dissertation presents my past work on meta-analysis of transcriptomic data, clustering of -omic profiles and search for potential biomarkers to be integrated in a score. I then present my current work and perspectives for the coming years around three major axes: influence of effect size and ratio number of individuals / number of variables in the integration of -omic and clinical data, merging of -omic data coming from different high throughput technologies, consideration of a temporal structure in high throughput experiments data analysisShow less >
Language :
Anglais
Français
Français
Collections :
Submission date :
2021-10-07T09:20:28Z
Files
- hdr_Marot-Briend_Guillemette.pdf
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