Découvrez
Nos formations
BIOCEL 3.1.1 – Et si on apprenait à bien gérer une culture de cellules eucaryotes?
Maîtriser l’essentiel avant de cultiver des cellules eucaryotes ou perfectionner ses gestes pour une gestion optimale des cultures.
BIOCEL 3.1.2 – La maîtrise de la contamination en culture cellulaire
Révisez les principaux facteurs de contamination et validez votre gestuelle en culture cellulaire grâce à un exercice pratique.
BIOCEL 3.1.3 – La culture des cellules souches et ses spécificités
Découvrir comment surmonter les défis clés de la culture des cellules souches grâce à une approche pratique et une manipulation directe.
DATA 1.1 – Data visualisation avec R
Construire des graphiques pertinents et percutants avec le Logiciel R !
DATA 1.2 – Data Mining avec R : Comprendre la structure des données et en résumer l’information
Apprendre à structurer ses données et à en résumer l’information de manière pertinente à l’aide de techniques d’analyse de données.
DATA 1.3 – Traitement des valeurs extrêmes et des données manquantes avec R
Comment traiter des valeurs extrêmes & manquantes avec le logiciel R ?
Vous êtes ...
Votre thématique :
VRCells – Initiation à la culture cellulaire en réalité virtuelle
Apprendre les gestes de base de la culture cellulaire en conditions aseptiques à l’aide de la réalité virtuelle.
STAT 4.7 – Plans et méthodes d’échantillonnage
Maîtriser le processus d’échantillonnage et apprendre comment utiliser un échantillon à bon escient.
STAT 4.6 – Introduction aux plans d’expérience
Apprendre à construire des plans expérimentaux efficaces, à contrôler les variations et à optimiser les ressources dans la mise en place d’expériences pertinentes.
STAT 4.5 – Validation des méthodes analytiques
Maîtriser la validation des méthodes analytiques : critères clés, erreurs expérimentales, et recommandations ICH pour une analyse de qualité.
STAT 4.4 – Régression non-linéaire appliquée aux données biologiques
Une approche pratique de la méthode à l’aide de 2 logiciels !
STAT 3.9 – Modélisation spatiale et spatio-temporelle de données en santé
Explorez l’espace et le temps pour mieux comprendre la santé : maîtrisez les outils de modélisation spatiale et spatio-temporelle pour analyser et anticiper les dynamiques épidémiologiques.
