During the COVID-19 pandemic, life sciences investment surged, with biotech stock valuations and IPO funding peaking in 2021. However, investment has declined significantly, leading to tightening R&D belts and streamlined…
The issues discussed in this paper are clearly not only prevalent in neuroscience... I know that this is a 2013 paper and hopefully the situation has improved, but allow me…
A 3-hour workshop during which the key elements of the recommendations and regulations of the various government agencies (Health Canada, FDA, EMA, etc.) are presented with their concrete implications on the practices to be respected. Aimed at both management teams and scientific staff, the workshop allows stakeholders to be made aware of these issues. In itself, the workshop is sufficient to allow startups to self-assess their practices and offer them tools to improve the points they consider problematic.
Un atelier de 3 heures au cours duquel sont présentés les éléments clés des recommandations et réglementations des différentes agences gouvernementales (Santé Canada, FDA, EMA, etc.) avec leurs implications concrètes sur les pratiques à respecter. S’adressant aussi bien aux équipes de direction qu’au personnel scientifique, l’atelier permet de sensibiliser les parties prenantes à ces enjeux. En soi, l’atelier est suffisant pour permettre aux startups d’autoévaluer leurs pratiques et leur proposer des outils pour améliorer les points qu’elles jugent problématiques.
Les données métagénomiques présentent des caractéristiques spécifiques qui nécessitent des méthodes statistiques adaptées. Découvrez les outils statistiques les plus couramment utilisés dans ce domaine. La formation débute par un rappel des tests d'hypothèses, des risques associés, de la multiplicité et de la manière de les contrôler. Apprenez ensuite quelles sont les spécificités et les problématiques des données génomiques. La formation revient sur les tests classiques de comparaison de groupes (ANOVA, MANOVA) et leur extension aux tests adaptés aux données génomiques (ANOSIM et PERMANOVA). Les outils de visualisation des données et le choix d'une métrique de distance sont également abordés.