STAT 1.6 - Plans d’expérience pour les études pré-cliniques

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  • Programme title
    STAT 1.6 - Plans d’expérience pour les études pré-cliniques
  • Programme mnemonic
    FC-571
  • Programme organised by
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Title type
    formation continue
  • Open to returning students
    yes
  • Programme duration
    short (2 to 5 days)

Details

General information

Title type

formation continue

Programme duration

short (2 to 5 days)

Organising faculty(s) and university(ies) Open to returning students

yes

Presentation

Vous avez besoin de construire un plan d’expérience en biologie ou en recherche pré-clinique ?

Vous souhaitez être certain de choisir le bon design expérimental pour répondre à votre question de

recherche ? Comment contrôler les sources de variation et déterminer une dose efficace ?

  • 60% de théorique

  • 40% de pratique

Calendar & registration

Prerequisites

  • Connaissances de base en statistiques ou avoir suivi le module « STAT 1.1 L’analyse statistique appliquée aux sciences du vivant »

  • Avoir des connaissances de base au niveau de l’utilisation du logiciel R ou être familier avec un langage de programmation ou avoir suivi la formation « STAT 2.1 Initiation au logiciel R » est un atout

Calendar & registration

Programme

  • Principes des plans d’expérience en recherche biomédicale - Principes des études pré-cliniques ; Pourquoi randomiser ?

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

  • Méthodes de randomisation - Randomisation simple et stratifiée, effets fixes et aléatoires. Méthode des blocs, blocs complets et incomplets équilibrés. Plans factoriels

  • Générer une liste de randomisation avec le logiciel R

  • Modèles statistiques courants - Comment analyser les données en fonction du plan d’expérience choisi ? Comparaison de moyennes, Analyse 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 expérimentale (utilisation du logiciel R – packages dédiés aux plans d’expérience)