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Mélanger des gaz raides pour créer de nouvelles lois d'état

 Lucie Quibel , Philippe Helluy , Marie Chion , Philippe Ricka
[Rapport de recherche] IRMA, Université de Strasbourg; EDF R&D. 2019
Rapport hal-02114552v1
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Development of new statistical methodologies for quantitative proteomics data analysis

 Marie Chion
General Mathematics [math.GM]. Université de Strasbourg, 2021. English. ⟨NNT : 2021STRAD025⟩
Thèse tel-03515977v2

Modèle de régression par spline monotone pour données de protéomique quantitative

 Marie Chion , Joanna Bons , Muriel Bonnet , Myriam Maumy-Bertrand , Christine Carapito , et al.
Journées de Statistique 2021, Jun 2021, Virtuel, France
Communication dans un congrès hal-03577311v1

Imputation multiple et prise en compte de l’incertitude pour les données de protéomique quantitative

 Marie Chion , Frédéric Bertrand , Christine Carapito
GDR Stats et Santé, Oct 2019, Paris, France
Communication dans un congrès hal-03577359v1
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Imputation multiple et prise en compte de l'incertitude pour les données de protéomique quantitative

 Marie Chion , Frédéric Bertrand , Christine Carapito
51èmes Journées de Statistique, Jun 2019, Nancy, France
Communication dans un congrès hal-02337123v1

Accounting for multiple imputation-induced variability for differential analysis in mass spectrometry-based label-free quantitative proteomics

 Marie Chion , Frédéric Bertrand , Christine Carapito
PLoS Computational Biology, 2022, 18 (8), pp.e1010420. ⟨10.1371/journal.pcbi.1010420⟩
Article dans une revue hal-03577069v1

Dealing with imputation-caused variance using moderated t-test

 Marie Chion , Christine Carapito , Frédéric Bertrand
User! 2020, Jul 2020, Saint Louis (cancelled), United States
Communication dans un congrès hal-03577610v1

Dealing with imputation caused variance in quantitative proteomics data

 Marie Chion , Leslie Muller , Nicolas Pythoud , Christine Carapito , Frédéric Bertrand
Spectrométrie de Masse et Analyse Protéomique (SMAP) 2019, Sep 2019, Strasbourg, France
Communication dans un congrès hal-03577366v1
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Combining label‐free and label‐based accurate quantifications with SWATH‐MS: Comparison with SRM and PRM for the evaluation of bovine muscle type effects

 Joanna Bons , Gauthier Husson , Marie Chion , Muriel Bonnet , Myriam Maumy-Bertrand , et al.
Proteomics, 2021, 21 (10), pp.2000214. ⟨10.1002/pmic.202000214⟩
Article dans une revue hal-03199937v1

Using monotone spline smoothing to combine label-free and label-based accurate quantifications with DIA-MS: application to bovine muscle samples

 Marie Chion , Joanna Bons , Muriel Bonnet , Myriam Maumy-Bertrand , Christine Carapito , et al.
e-Chimiométrie 2021, Feb 2021, Virtuel, France
Communication dans un congrès hal-03577327v1

Extended investigation of tube-gel sample preparation: a versatile and simple choice for high throughput quantitative proteomics.

 Leslie Muller , Luc Fornecker , Marie Chion , Alain van Dorsselaer , Sarah Cianférani , et al.
Scientific Reports, 2018, 8 (1), pp.8260. ⟨10.1038/s41598-018-26600-4⟩
Article dans une revue hal-01807209v1
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Towards a more accurate differential analysis of multiple imputed proteomics data with mi4limma

 Marie Chion , Christine Carapito , Frédéric Bertrand
Statistical Analysis of Proteomic Data: Methods and Tools, 2022, ⟨10.1007/978-1-0716-1967-4_7⟩
Chapitre d'ouvrage hal-03442944v1
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