Modèle linéairevignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Incertitude de mesurevignette|Mesurage avec une colonne de mesure. En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage (d'après le Bureau international des poids et mesures). Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.
Modèle entité-associationvignette|Un artiste peut jouer une chanson.|258x258px Le modèle entité-association (MEA) (le terme « modèle-entité-relation » est une traduction erronée largement répandue), ou diagramme entité-association ou en anglais « entity-relationship diagram », abrégé en ERD, est un modèle de données ou diagramme pour des descriptions de haut niveau de modèles conceptuels de données. Il a été conçu par Peter Chen dans les années 1970 afin de fournir une notation unifiée pour représenter les informations gérées par les systèmes de gestion de bases de données de l'époque.
Assimilation de donnéesEn météorologie, l'assimilation de données est le procédé qui consiste à corriger, à l'aide d'observations, l'état de l'atmosphère d'une prévision météorologique. La prévision numérique de l'évolution de l'atmosphère dépend grandement des conditions initiales qui lui sont fournies. Or il est difficile de déterminer, à un instant donné, l'état de l'atmosphère, c’est-à-dire l’ensemble des variables atmosphériques (pression, température, humidité, etc.) sur l’ensemble du volume, avec une bonne résolution et une bonne précision.
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
ObservationL’observation est un des régimes de la preuve scientifique : c'est une expérience d'accumulation et de recueil d'informations sur un phénomène, un objet d'étude, en absence de variables ou sans contrôler les variables et les paramètres. L'observation est une étape différente, et souvent complémentaire, d'une expérimentation ou expérience dite contrôlée. Elle permet de valider/invalider des hypothèses ou de vérifier des observations ou des expérimentations antérieures.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Protein function predictionProtein function prediction methods are techniques that bioinformatics researchers use to assign biological or biochemical roles to proteins. These proteins are usually ones that are poorly studied or predicted based on genomic sequence data. These predictions are often driven by data-intensive computational procedures. Information may come from nucleic acid sequence homology, gene expression profiles, protein domain structures, text mining of publications, phylogenetic profiles, phenotypic profiles, and protein-protein interaction.
Protein engineeringProtein engineering is the process of developing useful or valuable proteins through the design and production of unnatural polypeptides, often by altering amino acid sequences found in nature. It is a young discipline, with much research taking place into the understanding of protein folding and recognition for protein design principles. It has been used to improve the function of many enzymes for industrial catalysis. It is also a product and services market, with an estimated value of $168 billion by 2017.
Double hybrideLa technique de double hybride est une technique de biologie moléculaire permettant de détecter une interaction physique entre deux protéines. La technique est la suivante : on utilise une protéine test (telle Gal4) dont une des extrémités peut se fixer à une séquence activatrice, et l'autre activer la transcription du gène rapporteur (comme lacZ) mis sous contrôle de cette séquence. Par génie génétique, on synthétise ensuite deux protéines hybrides : une constituée de l'une des extrémités de la protéine test fusionnée avec la première protéine d'intérêt, l'autre formée de l'autre extrémité fusionnée à l'autre protéine d'intérêt.
