Analyse cas-témoin puissante et précise des données moléculaires spatialement résolues

Aperçu

Discover powerful techniques for case-control analysis of spatially resolved molecular data, focusing on accurate methods developed at the Raychaudhuri Lab.

Programme

• Introduction à l'analyse cas-témoin
Aperçu des études cas-témoin
Importance dans l'analyse des données moléculaires
• Bases des données moléculaires résolues spatialement
Types de données résolues spatialement
Techniques et outils pour l'acquisition de données
• Principales méthodes statistiques pour l'analyse cas-témoin
Régression logistique
Régression logistique conditionnelle
Techniques de sélection de caractéristiques
• Approches analytiques dans les données spatiales
Statistiques spatiales
Analyse de l'autocorrélation spatiale
Méthodes d'interpolation spatiale
• Études de cas du laboratoire Raychaudhuri
Analyse des données spatiales en immunologie
Applications dans les études génétiques
• Logiciels et outils
Introduction aux logiciels pertinents (par exemple, R, Python)
Sessions pratiques avec des ensembles de données réels
Techniques de visualisation pour les données spatiales
• Méthodes avancées et défis
Gestion des données haute dimension
Gestion des données manquantes dans les contextes spatiaux
Avancées récentes en statistiques spatiales
• Évaluation des modèles spatiaux
Techniques de validation des modèles
Indicateurs de performance pour les modèles spatiaux
• Conclusion et orientations futures
Tendances émergentes dans l'analyse des données moléculaires spatiales
Opportunités de recherche future
• Projet final
Conception et réalisation d'une étude cas-témoin
Analyse et présentation des résultats

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Matières

Data Science