Biostatistics (also known as biometry) is a branch of statistics that applies statistical methods to a wide range of topics in biology. It encompasses the design of biological experiments, the collection and analysis of data from those experiments and the interpretation of the results.
Biostatistical modeling forms an important part of numerous modern biological theories. Genetics studies, since its beginning, used statistical concepts to understand observed experimental results. Some genetics scientists even contributed with statistical advances with the development of methods and tools. Gregor Mendel started the genetics studies investigating genetics segregation patterns in families of peas and used statistics to explain the collected data. In the early 1900s, after the rediscovery of Mendel's Mendelian inheritance work, there were gaps in understanding between genetics and evolutionary Darwinism. Francis Galton tried to expand Mendel's discoveries with human data and proposed a different model with fractions of the heredity coming from each ancestral composing an infinite series. He called this the theory of "Law of Ancestral Heredity". His ideas were strongly disagreed by William Bateson, who followed Mendel's conclusions, that genetic inheritance were exclusively from the parents, half from each of them. This led to a vigorous debate between the biometricians, who supported Galton's ideas, as Raphael Weldon, Arthur Dukinfield Darbishire and Karl Pearson, and Mendelians, who supported Bateson's (and Mendel's) ideas, such as Charles Davenport and Wilhelm Johannsen. Later, biometricians could not reproduce Galton conclusions in different experiments, and Mendel's ideas prevailed. By the 1930s, models built on statistical reasoning had helped to resolve these differences and to produce the neo-Darwinian modern evolutionary synthesis.
Solving these differences also allowed to define the concept of population genetics and brought together genetics and evolution.
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The student will engage in a laboratory-based project in the field of life sciences engineering. Student projects will emphasize acquisition of practical skills in experimentation and data analysis.
This course covers statistical methods that are widely used in medicine and biology. A key topic is the analysis of longitudinal data: that is, methods to evaluate exposures, effects and outcomes that
This course covers topics in applied biostatistics, with an emphasis on practical aspects of data analysis using R statistical software. Topics include types of studies and their design and analysis,
La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».
vignette|Julian Huxley nomme cette théorie théorie synthétique en 1942 (image 1922). La (ou TSE) est une théorie darwinienne de l'évolution basée sur la sélection naturelle de variations aléatoires du génome. Elle est aussi appelée synthèse néodarwinienne, théorie néodarwinienne de l'évolution ou plus simplement néodarwinisme. Cette théorie est une synthèse de diverses théories biologiques du et du début du , dont les lois de Mendel, la génétique des populations et la sélection naturelle.
L'épidémiologie est une discipline scientifique qui étudie les problèmes de santé dans les populations humaines, leur fréquence, leur distribution dans le temps et dans l’espace, ainsi que les facteurs exerçant une influence sur la santé et les maladies de populations. L'étude de la répartition et des déterminants des événements de santé sert de fondement à la logique des interventions faites en matière de santé publique et de médecine préventive.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
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