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URL:https://murmitoyen.com/events/vanille/udem/detail/703627-inference-stat
 istique-causale-et-ses-applications-a-la-genetique
LOCATION:Université de Montréal - Pavillon Roger-Gaudry\, 2900\, chemin d
 e la Tour\, Montréal\, QC\, Canada\, H3T 1J6
SUMMARY:Inférence statistique causale et ses applications à la génétiqu
 e
DESCRIPTION:Cet atelier interdisciplinaire introduira le programme de reche
 rche d'une durée d'un mois sur l'inférence causale en génétique. Cet a
 telier se tiendra du 25 juillet au 19 août 2016.
\nPlusieurs des récente
 s percées de statistiques en haute dimension sont attribuables aux probl
 èmes en génétique\, en particulier aux difficultés associées à l'inf
 érence où le nombre de covariances (tel que les SNPs) excède massivemen
 t le nombre d'échantillons individuels. Des progrès importants en vue d'
 aborder de tels problèmes ont été obtenus ces dernières années par de
 s méthodes basées sur la régularisation\, la rareté et le contrôle du
  taux de fausses découvertes.
\nCes méthodes sont principalement destin
 ées à être des données d'observation telles que des études de cas-té
 moins ou des études d'association à l'échelle du génome. Cependant les
  méthodes modernes de séquençage et les techniques d'inactivation gén
 étique mènent à un ensemble de données radicalement différent et requ
 iert une nouvelle génération de méthodologie statistique pour y corresp
 ondre. Plus particulièrement\, nous avons besoin de nouvelles méthodes s
 tatistiques qui :
\n
\npeuvent absorber une énorme quantité de données 
 de multiples paramètres expérimentaux incluant des données de type sér
 ie chronologique et qui proposent un portrait cohérent des interactions m
 écaniques en action\;
\ngénèrent et classent des modèles de causalité
  basés sur des données d'observation limitées et expérimentales afin d
 e guider les hypothèses futures et les expérimentations\;
\navancent un 
 plan expérimental efficace\;
\nincorporent la pré-information de manièr
 e simple à suivre par informatique\;
\noffrent des méthodes de causalit
 é pour les séries chronologiques\;
\naugmentent le pouvoir de randomisat
 ion mendélien\, par exemple l'utilisation d'information génétique en ta
 nt que variables instrumentales\;
\nfont l'incorporation efficace de struc
 tures antérieures ou d'information de paramètres expérimentaux multiple
 s.
\n
\nProgramme 
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