Cette formation est la meilleure option que l'on puisse trouver pour se spécialiser en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse et poser des diagnostics plus précis” 

La thrombose est une pathologie qui peut toucher tout le monde, quel que soit l'âge, et qui n'est pas souvent diagnostiquée et peut devenir une maladie grave. La détection précoce de la thrombose veineuse est essentielle pour traiter cette maladie et réduire les conséquences qu'elle peut avoir sur les patients. Il existe également des mesures préventives, comme les mesures physiques ou pharmacologiques. 

Au cours du programme de Certificat avancé, l'étudiant se concentrera sur la Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse, avec un programme conçu par des spécialistes dans ce domaine, de sorte que les étudiants recevront une formation complète et spécifique par des experts dans le domaine. 

Ainsi, cette formation vise à établir les bases des connaissances dans ce domaine, en commençant par l'étude de la physiopathologie et de l'épidémiologie de la Maladie Thromboembolique Veineuse. Les données omiques seront également étudiées, ce qui permettra au spécialiste d'apprendre le langage de programmation R et les modèles prédictifs. 

Ainsi, une fois avoir complété et réussi ce Certificat avancé, les étudiants auront acquis les connaissances théoriques nécessaires pour réaliser un traitement efficace de la thrombose veineuse dans les principaux domaines d'action du professionnel.

Saisissez l'opportunité de suivre ce Certificat avancé en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse à TECH. C'est l'occasion idéale pour booster votre carrière” 

Ce Certificat avancé en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse contient le programme éducatif le plus complet et le mieux adapté du marché actuel. Les caractéristiques les plus importantes sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique est destiné à fournir des informations scientifiques et sanitaires sur les disciplines médicales indispensables à la pratique professionnelle
• Les nouveautés concernant la Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse
• Des exercices pratiques où le processus d’auto-évaluation est utilisé pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Ce Certificat avancé est surement le meilleur investissement que vous puissiez faire dans le choix d'un programme de remise à niveau pour deux raisons: en plus de mettre à jour vos connaissances en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse, vous obtiendrez un diplôme délivré par TECH Université Technologique"

Son corps enseignant comprend des professionnels du domaine de la Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse, qui apportent leur expérience professionnelle à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus par des sociétés de référence et des universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le spécialiste devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus universitaire. Pour ce faire, le professionnel sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts renommés et expérimentés en matière de Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse.  

Cette formation dispose des meilleurs supports didactiques, ce qui permettra une étude contextuelle qui facilitera votre apprentissage"

Ce Certificat avancé 100% en ligne vous permettra de combiner vos études avec votre travail professionnel tout en améliorant vos connaissances dans ce domaine"

La structure des contenus a été conçue par les meilleurs professionnels du secteur, dotés d'une grande expérience et d'un prestige reconnu dans la profession, avalisé par le volume de cas revus, étudiés et diagnostiqués, et d'une connaissance approfondie des nouvelles technologies appliquées à la Bio-informatique.    

Ce Certificat avancé en Bio-informatique Appliquée à la Thromboembolie Veineuse contient le programme éducatif le plus complet et le mieux adapté du marché actuel"

Module 1. Physiopathologie et épidémiologie de la Maladie Thromboembolique Veineuse

1.1. Introduction générale à la complexité et à l’impact clinique du MTEV

1.1.1. Introduction générale à la complexité
1.1.2. Impact clinique de la MTEV

1.2. Génération de thrombus pathologique

1.2.1. L’équilibre de l’hémostase
1.2.2. La rupture de l’équilibre (Triade Classique de Virchow) et ses conséquences
1.2.3. Fonction veineuse normale et pathologique
1.2.4. Rôle des feuillets veineux dans le thrombus pathologique
1.2.5. Rôle de l’endothélium vasculaire
1.2.6. Rôle des plaquettes et des polyphosphates
1.2.7. Rôle des pièges extracellulaires des neutrophiles (NET)
1.2.8. Rôle des microparticules circulantes
1.2.9. Processus inflammatoires locaux
1.2.10. Thrombose paranéoplasique (lien avec le Module 4)
1.2.11. Mécanisme et site de formation du thrombus

1.3. Classification et caractéristiques du MTEV en fonction des sites anatomiques

1.3.1. Localisation dans les extrémités inférieures
1.3.2. Localisation dans les extrémités superieures
1.3.3. Thromboembolie pulmonaire
1.3.4. Emplacements atypiques

1.3.4.1. Viscérales
1.3.4.2. Intracrâniennes

1.4. Classification des thromboses en fonction des circonstances associées

1.4.1. MTEV Spontanée vs. Secondaire
1.4.2. Facteurs de risque environnementaux (Tableau a)
1.4.3. Rôle de la race, de l’âge et du sexe
1.4.4. Rôle des dispositifs intravasculaires (cathéters intraveineux)

1.5. Séquelles de la MTEV

1.5.1. Syndrome post-thrombotique et thrombose résiduelle Relation avec la récurrence
1.5.2. Hypertension pulmonaire chronique 
1.5.3. Mortalité à court et à long terme 
1.5.4. La qualité de la vie 

1.6. Impacts de la MTEV dans l’ensemble des maladies mondiales 

1.6.1. Contribution à la charge globale de morbidité
1.6.2. Impact sur l’économique

1.7. Épidémiologie de la MTEV

1.7.1. Variables d’influence (âge, race, comorbidités, médicaments, facteurs saisonniers, etc.)

1.8. Risque et épidémiologie de la récidive thrombotique

1.8.1. Différence entre sexes
1.8.2. Différences selon les circonstances associées au premier épisode

1.9. Thrombophilie

1.9.1. Concept classique
1.9.2. Biomarqueurs biologiques de la thrombophilie

1.9.2.1. Génétiques
1.9.2.2. Plasma
1.9.2.3. Cellulaire

1.9.3. Examen de laboratoire de la thrombophilie

1.9.3.1. Débat sur son utilité
1.9.3.2. Anomalies classiques
1.9.3.3. Autres biomarqueurs ou phénotypes intermédiaires (Tableau b)

1.10. La thrombophilie en tant que concept de pathologie complexe et chronique

1.10.1. Complexité élevée (voir section 2.1)
1.10.2. Importance de la base génétique Concept d’héritabilité
1.10.3. Facteurs de risque génétiques connus (Tableau c) Relation avec les modules 7 et 8
1.10.4. L’héritabilité à découvrir

1.11. Profil de risque individuel

1.11.1. Concept
1.11.2. Composants permanents (génétiques)
1.11.3. Changement de circonstances
1.11.4. Des modèles mathématiques nouveaux et performants pour évaluer conjointement toutes les variables de risque (lien vers le Module 9)

Module 2. Données omiques: Introduction au langage de programmation R 

2.1. Introduction de base au système d’exploitation d’exploitation UNIX/ Linux

2.1.1. Histoire et philosophie
2.1.2. Interprète de commandes (Shell)
2.1.3. Commandes de base Linux
2.1.4. Les traitements de texte

2.2. Gestion des fichiers UNIX/Linux

2.2.1. Système de fichiers
2.2.2. Utilisateurs et groupes
2.2.3. Permissions

2.3. Gestion des fichiers UNIX/Linux

2.3.1. Tâches (jobs)
2.3.2. Registres (logs)
2.3.3. Outils de suivi
2.3.4. Réseaux 5G

2.4. Introduction et caractéristiques de base de R

2.4.1. Qu’est-ce que R? 
2.4.2. Premières étapes

2.4.2.1. Installation et interface graphique 
2.4.2.2. Espace de travail (Workspace) 

2.4.3. Extensions dans R 

2.4.3.1. Paquets standard
2.4.3.2. Paquets standard, CRAN et Bioconductor

2.5. Types de données dans R

2.5.1. Vecteurs
2.5.2. Listes
2.5.3. Variables indexées (Arrays) et tableaux
2.5.4. Facteurs
2.5.5. Trames de données (Data Frames)
2.5.6. Strings de texte
2.5.7. Autres types de données

2.6. Gestion des données de R

2.6.1. Importation et exportation de données
2.6.2. Manipulation des données

2.6.2.1. Vecteurs
2.6.2.2. Matrices
2.6.2.3. Strings de texte
2.6.2.4. Fiches techniques

2.7. Fonctions de contrôle et boucles en R

2.7.1. Exécution conditionnelle: if
2.7.2. Cycles: For, Repeat, While
2.7.3. Les fonctions du type apply

2.8. Modèles statistique en R

2.8.1. Données univariées
2.8.2. Données multivariées
2.8.3. Test d’hypothèse

2.9. Représentations graphiques

2.9.1. Représentations basiques
2.9.2. Paramètres et éléments graphiques
2.9.3. Le paquet ggplot2

2.10. Définition des fonctions dans R

2.10.1. Exemples simples
2.10.2. Arguments et valeurs par défaut 
2.10.3. Affectations au sein des fonctions 

Module 3. Modélisation prédictive

3.1. Apprentissage statistique

3.1.1. Estimation de f
3.1.2. Apprentissage supervisé et non supervisé
3.1.3. Problèmes de régression et de classification
3.1.4. Modèles linéaires et non linéaires

3.2. Prétraitement des données

3.2.1. Normalisation
3.2.2. Imputabilité
3.2.3. Valeurs atypiques (Outliers)

3.3. Régression linéaire

3.3.1. Modèles linéaires
3.3.2. Analyse de la variance (ANOVA)
3.3.3. Modèles à effets mixtes

3.4. Classification

3.4.1. Régression logistique
3.4.2. Analyse discriminante linéaire
3.4.3. K voisins les plus proches (KNN)

3.5. Méthodes de rééchantillonnage

3.5.1. Validation croisée

3.5.1.1. Ensemble de validation ou test
3.5.1.2. Validation croisée en laissant un de côté (Leave One Out)
3.5.1.3. Validation croisée de k itérations (k-Fold)

3.5.2. Bootstrap

3.6. Sélection de modèles linéaires

3.6.1. Comparaison des modèles imbriqués
3.6.2. Algorithmes Stepwise
3.6.3. Diagnostic de modèles linéaires

3.7. Régularisation

3.7.1. La malédiction de la dimension
3.7.2. Régression en composantes principales 
3.7.3. Régression par moindres carrés partiels 
3.7.4. Méthodes de Shrinkage 

3.7.4.1. Régression Ridge
3.7.4.2. Lasso

3.8. Méthodes basées sur les arbres de décision

3.8.1. Introduction aux arbres de décision
3.8.2. Types d’arbres de décision

3.8.2.1. Bagging
3.8.2.2. Forêts aléatoires (Random Forests)
3.8.2.3. Boosting

3.9. Machines à vecteurs de support

3.9.1. Classificateurs à marge maximale
3.9.2. Machines à vecteurs de support
3.9.3. Réglage des hyperparamètres

3.10. Apprentissage non supervisé

3.10.1. Analyse en composantes principales
3.10.2. Méthodes de regroupement (Clustering)

3.10.2.1. Classification k-medias (K-means)
3.10.2.2. Regroupement hiérarchique

Cette formation vous permettra de faire progresser votre carrière de manière pratique”