Etude d’un transect entre Nice et Calvi

Avant-propos

Ce projet porte sur un transect entre Nice et Calvi. Ce dernier est un projet qui va évoluer avec votre progression dans les différents modules. Pour ce faire, suivez avec attention les attendus pour chaque module.

Il est possible que ce document évolue au cours du temps. N’hésitez pas à vérifier le lien suivant afin de voir les modifications dans les consignes : https://github.com/BioDataScience-Course/spatial_distribution_zooplankton_ligurian_sea

Contexte

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message=FALSE, warning=FALSE)
# packages
SciViews::R
library(pastecs)

Des chercheurs ont réalisé un transect entre Nice et Calvi. Ils ont décidé de 68 stations entre ces deux villes afin de prélever des échantillons d’organismes planctoniques et de mesurer les paramètres physico-chimiques de ces stations.

ggplot(map_data("france"), aes(long, lat, group = group)) +
  geom_polygon(fill= "white", color = "black") +
  geom_segment(
    aes(y = 43.7 , x = 7.25, yend = 42.56, xend= 8.75, color = "red"), 
    size = 1, show.legend = FALSE) +
  coord_quickmap() +
  theme_minimal() +
  labs( x = "Longitude", y = "Latitude")

Jeux de données

Deux jeux de données sont mis à votre disposition :

• marphy comprend les mesures de température, de salinité, de fluorescence et de densité sur les 68 stations étudiées.

marphy <- read("marphy", package = "pastecs", lang = "fr")

• marbio comprend le dénombrement de différents groupes au sein du zooplancton sur les 68 stations étudiées.

marbio <- read("marbio", package = "pastecs", lang = "fr")

Objectif à la fin des modules

Module 5

A la fin de ce module, vous devez avoir réalisé un document R Markdown comme un carnet de notes (Notebook) qui comprend au minimum les parties suivantes:

• un but qui présente l’objectif de ce carnet de notes

• une introduction qui présente le sujet biologique de votre carnet de notes.

• une section résultat

La section résultat doit comprendre la réalisation de plusieurs matrice de distance cohérentes et des dendrogrammes sur les jeux de données marphy et marbio.

Si nous devions résumer la procédure de traitement des données, les étapes sont les suivantes :

• Transformation des données si nécéssaire

• Choix de l’indice pour la matrice de distance

• Choix de la méthode de regroupement pour le dendrogramme

• Choix du nombre de classe ou du niveau de coupure dans le dendrogramme

Module 6

A la fin de ce module, vous devez avoir ajouté une section à votre document R Markdown (comme un carnet de notes (Notebook)) débuté lors du module 5.

Utilisez le regroupement des stations avec la méthode des K-moyennes. Comparez ensuite le regroupement obtenu avec K-moyennes et avec le CAH

Utilisez le positionnement multidimensionnel sur ce projet. Comparez vos résultats avec les analyses multivariées précédentes (k-moyennes, CAH).

Utilisez les cartes auto-adaptatives(SOM) dans ce projet. Comparez vos résultats avec les analyses multivariées précédentes (MDS, k-moyennes, CAH).

Module 7

A la fin de ce module, vous devez avoir ajouté une section à votre document R Markdown (comme un carnet de notes (Notebook)) débuté lors du module 5 portant sur la méthode des K-moyennes.

Utilisez l’ACP et l'AFC dans ce projet. Comparez vos résultats avec les analyses multivariées précédentes

Au cours des modules précédents, vous avez réalisé un notebook qui comprend les différentes méthodes multivariées. Vous avez pris le temps de critiquer et comparer les méthodes entre elles. Il est temps d’extraire de ce notebook l’information la plus pertinente en un rapport structuré. Créez un nouveau document au format .Rmd (le format de sortie doit être en html).

Pour rappel, un rapport de synthèse comprend une section introduction, une section but, une section M&M, une section résultats, une section discussion, une section conclusion. Vous devez concevoir ce document comme un rapport scientifique structuré, synthétique et court. Vous ne devez y intégrer que les analyses les plus pertinentes. Vous devez limiter vos graphiques aux graphiques les plus informatifs. Chacune des méthodes ne doit pas figurer dans ce rapport de synthèse. Il faut employer les méthodes les plus pertinentes.

Module 8

A la fin de ce module, vous devez avoir ajouté une section à votre document R Markdown (comme un carnet de notes (Notebook)) débuté lors du module 5 portant sur la méthode des K-moyennes.

Utilisez les indices de diversité dans ce projet. Utilisez l'AFM dans ce projet.

Continuez à rédiger votre rapport structuré et de synthèse débuté au cours du module 7.