Objectifs de l’UE :

_ Echantillonnage d'une population et estimation de paramètres à l'aide de la construction d'intervalles de confiance.

_ Appréhension générale de la démarche d'un test statistique : hypothèses nulle/ hypothèse alternative, statistique de test et loi sous l'hypothèse nulle, construction de la région critique et décision. Compréhension de la notion de probabilité critique (p-value).

_ Aperçu détaillé des différents tests du Chi-deux (conformité, homogénéité, indépendance), des tests de conformité pour une moyenne et des différents tests de comparaison de moyennes (échantillons gaussiens ou non, échantillons grands ou petits, variances connues ou inconnues).

_ Appréhension du logiciel de statistiques R comme simple outil pour effectuer les différents tests étudiés.

Description des enseignements :

• Description des CM :

cours 1 : Echantillonnage et intervalles de confiance

cours 2 : Tests du Chi-deux de conformité, d'homogénéité et d'indépendance

cours 3 :Tests de conformité pour une moyenne

cours 4 :Tests de comparaison de moyennes

• Description des TP :

Les travaux dirigés sont constitués d'exercices en rapport direct avec le cours et très souvent avec des exemples biologiques. Ils sont effectués sur machines à l'aide d'un logiciel statistique. Les corrections sont d'abord construites sur le plan théorique puis les résultats sont calculés à l'aide du logiciel.

Compétences visées : Apprendre à manipuler le logiciel R, et ainsi profiter de la puissance de cet outil et de ses fonctions graphiques pour l'exploration et l'analyse de données.

Plan :
- Initiation au logiciel R
- Manipulation et exploration de tableaux de données
- Représentation graphique des données avec R
- Statistiques descriptives, Analyse univariée/multivariée

Volume horaire : 18h TP
MCC : 100% CC sur ordi

Compétences visées : Apprendre à utiliser l'environnement Linux de façon à pouvoir automatiser le traitement des flux de données
Nous aborderons deux types de données : 

• les données brutes pour lesquelles nous comprendrons comment travailler facilement avec un fichier de plusieurs millions de lignes ou comment travailler avec un grand nombre de petits fichiers
• les données structurées, organisées en bases de données, pour lesquelles nous devrons comprendre ce qu'est une requête et comment récupérer des données dans les bases de données.

Nous verrons la différence entre banques de données (données brutes faiblement organisées) et bases de données (données structurées en tables interdépendantes).
Nous verrons également les notions de Machine Virtuelle, de Cloud Computing et de workflow/pipeline, dont la maîtrise est à présent rendue nécessaire par l'explosion des volumes de données produites automatiquement.

Connaissance de la cellule des  bactéries et des archées (relation structure fonction), mécanismes d’adaptation à leur environnement et régulation (exemple du chimiotactisme et de la sporulation), énergétique microbienne (exemple d’application en microbiologie alimentaire, microbiologie de l’environnement). 

 Des exercices, tirés d’exemples issus d’articles scientifiques et/ou illustrant le cours seront fait en TD. 

Les travaux pratiques seront mis à profit pour imager le cours  : détection moléculaire des microorganismes ou des gènes impliques dans les voies métaboliques