```{r include=FALSE, echo=FALSE, eval=TRUE}
options(width = 300)
knitr::opts_chunk$set(
  fig.width = 7, fig.height = 5, 
  fig.path = 'figures/01_intro_',
  fig.align = "center", 
  size = "tiny", 
  echo = TRUE, eval = TRUE, 
  warning = FALSE, message = FALSE, 
  results = TRUE, comment = "")
```


## Pourquoi un cours de proba / stat ?

- Bioinformatique = biologie + informatique + ...

    - modèles probabilistes (séquences, réseaux, évolution, ...)
    - méthodes statistiques (échantillonnage, inférence, tests d'hypothèse, classification, prédiction, ...)
    
- Génomique = analyse de données massives 

    - $\implies$ nécessité d'appliquer des méthodes statisiques pour extraire l'information pertinente à partir des données.

- Toute analyse de données repose sur des statistiques. On peut faire de bonnes statistiques ou de mauvaises, les formuler explicitement ou pas, mais on n'y échappe pas. 

## Exemples d'applications

- Recherche de **similarités de séquences** (BLAST): 
    - modèles probabilistes d'alignements, significativité des "hits". 
- **Détection de motifs dans les séquences**: signaux de régulation (ADN), domaines (protéines)
    - modèles de séquence, découverte et recherche de motifs.
- **Inférence phylogénétique**: 
    - modèles évolutifs sous-jacents, méthodes de clustering, méthodes basées sur la vraisemblance. 
- **Analyse du transcriptome**: 
    - normalisation des données, tests différentiels d'expression, clustering, classification supervisée.
- **Analyse des réseaux**: 
    - modèles génératifs de réseaux, motifs sur-représentés
- **Enrichissement fonctionnel de groupes de gènes**: 
    - test de sur/sous-représentation
- ...


## Compétences attendues

- **Formaliser** en termes de proba/stat une problématique bioinformatique/génomique initialement décrite en termes biologiques. 

- Connaître les **distributions de probabilités** les plus utilisées en bioinformatique et génomique, comprendre leurs différences (conditions d'utilisation) et ressemblances (convergence, approximation).  

    - Discrètes (binomiale, hypergéométrique, Poisson).
    - Continues (normale, Student, $\chi^2$).

- Connaître les **tests statistiques** les plus courants (Student, Fisher, chi carré). 

    - Savoir quel test utiliser pour répondre à quelle question. 
    - Vérifier leurs conditions d'application (hypothèses de travail). 
    - Formuler les hypothèses à tester ($H_0$, $H_A$).
    - Mettre le test en application sur des données réelles. 
    - Interpréter les résultats. 


## Vos attentes (discussion au cours)

- Quel est votre niveau de départ en proba/stat ?
- Qu'attendez-vous d'un cours de proba/stat pour la bioinfo/génomique ?
- Que craignez-vous ?


## Approche pédagogique

- Approche classique: énoncé de la théorie suivie d'exercices illustratifs. 

- Approche par résolution de problèmes: 

    - En partant d'exemples concrets, on découvre la théorie
    - Approche progressive: on commence avec des cas intuitifs sur lesquels on bâtit ensuite les choses plus complexes.
    - Récapitulation: chaque cycle thématique se termine par une synthèse et une mise en perspective. 

- Je peux faire les deux, à vous de choisir.

- On peut changer de stratégie en cours de semestre. 

## Autres cours de statistiques du M1 BBSG

- [Probabilités et statistiques pour la biologie](http://biologie.univ-mrs.fr/masterBBSG/index.php/fr/stages/m1/157-module-14.html) (SBBAU16L - STAT1, 3 ECTS)

    - **Jacques van Helden**; obligatoire en M1 BBSG, contenu décrit ci-dessus

- [Analyse statistique des données](http://biologie.univ-mrs.fr/masterBBSG/index.php/fr/stages/m1/166-module-35.html) (SBBAU12LB  - ASD/STAT2, 3ECTS)
    - **Annie Broglio**
    - Approfondissement des concepts statistiques + Apprentissage du langage R
    - Prérequis pour certains cours du second semestre, et fortement recommandé pour tous. 

- [Modélisation des séquences et des réseaux biomoléculaires](http://biologie.univ-mrs.fr/masterBBSG/index.php/fr/stages/m1/177-module-63.html) (SBBBU4AL - MSR, 3 ECTS)

    - **Badih Gatthas**

- [Analyse multidimensionnelle des données génomiques](http://biologie.univ-mrs.fr/masterBBSG/index.php/fr/stages/m1/178-module-64.html) (SBBBU4BL, 3 crédits) 
    - **Nil Venet** (à confirmer)





