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Année académique 2017-2018
23/10/2017
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Dernière modification : le 18/09/2017 par FLOT, Jean-François

Langue/Language


Genomics, proteomics, evolution
BINF - F402

I. Informations générales
Intitulé de l'unité d'enseignement * Genomics, proteomics, evolution
Langue d'enseignement *
Discipline *
Titulaire(s) * [y inclus le coordonnateur] Jean-François FLOT (coordonnateur), Matthieu DEFRANCE
II. Place de l'enseignement
Unité(s) d'enseignement co-requise(s) *
Unité(s) d'enseignement pré-requise(s) *
Connaissances et compétences pré-requises * Notions de base de biologie, biochimie, génétique; cours d'introduction aux statistiques et à la bioinformatique incluant les méthodes d'alignements de séquences (BMOL-F-413 ou INFO-F-413 ou cours équivalent)
Programme(s) d'études comprenant l'unité d'enseignement - M-BINFA - Master en bioinformatique et modélisation, à finalité approfondie (5 crédits, obligatoire)
III. Objectifs et méthodologies
Contribution de l'unité d'enseignement au profil d'enseignement *

S'approprier les concepts et les connaissances fondamentales d'informatique et de biologie nécessaires à l'élaboration de projets bioinformatiques ou de modélisation.

Analyser de manière critique des articles originaux de recherche en bioinformatique et modélisation.
Appréhender l’évolution des connaissances sur un sujet donné et collecter et gérer les articles scientifiques s’y référant.
Maîtriser les approches mathématiques, statistiques et informatiques sur lesquelles se fondent les études bioinformatiques et de modélisation.
Pouvoir utiliser les ressources bioinformatiques existantes et développer de nouveaux logiciels (algorithmes, bases de données, outils d'analyses, etc.).

Objectifs de l'unité d'enseignement (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques) *

A l'issue de ce cours les étudiants seront capables de:

- expliquer les différentes méthodes de séquençage de l'ADN et de l'ARN et assurer le traitement bioinformatique des résultats obtenus (manipulation en ligne de commande des différents formats de fichier, conversions d'un format en un autre, vérification de la qualité des séquences, phasage des données obtenues d'organismes diploïdes);

- expliquer les différentes méthodes d'assemblage de novo, de mappage et d'annotation de données génomiques, réaliser des assemblages et estimer la qualité du résultat obtenu;

- expliquer les différentes méthodes d'analyses phylogénétiques en réseau, les appliquer à des jeux de données concrets et interpréter les résultats en terme d'évolution des organismes et de délimitation des espèces;

- effectuer des analyses de synténie afin de détecter des évènement de duplication génomique et des réarrangements génomiques; détecter des régions génomiques évoluant sous pression de sélection positive ou négative;

- expliquer les différentes approches d'épigénomique et de protéomique et mettre en oeuvre les techniques d'analyse correspondantes.

Contenu de l'unité d'enseignement *

12 séances de 5 heures:

1. Vue d'ensemble des méthodes "omiques" et introduction au traitement des données (Unix, R)

2. Production et traitement des données de séquençage

3. Mappage de lectures sur génomes de référence

4. Assemblage de novo

5. Génomique

6. Transcriptomique

7. Réseaux phylogénétiques

8. & 9. Epigénomique (deux séances)

10. Evolution des génomes

11. Ontologies de gène et intégration des données

12. Protéomique

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages *

Les séances combineront présentations théoriques, exercices dirigés et travaux pratiques réalisés en autonomie par les étudiants. Antoine Limasset, postdoctorant à l'ULB spécialiste de l'utilisation des graphes de Bruijn pour l'analyse des données issues du séquençage haut-débit, contribuera à l'encadrement des travaux pratiques.

Support(s) de cours indispensable(s) * Non
Autres supports de cours
Références, bibliographie et lectures recommandées *

- Felsenstein, 2002. Inferring Phylogenies. Sinauer Associates. 580 pp. ISBN 9780878931774

- Graur, 2016. Molecular and Genome Evolution. Sinauer Associates. 612 pp. ISBN 9781605354699

- Haddock & Dunn, 2010. Practical Computing for Biologists. Sinauer Associates. 538 pp. ISBN 9780878933914

- Wang, 2016. Next-Generation Sequencing Data Analysis. CRC Press. 246 pp. ISBN 9781482217889

IV. Evaluation
Méthode(s) d'évaluation *

Examen écrit incluant exercices pratiques d'application du cours et questions de réflexion sur les différentes techniques et approches vues dans l'UE.

Les productions des étudiants au cours de certains TP seront évaluées et notées.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles) *

La moyenne des notes de TP compte pour 40% de la note de l'UE.

La moyenne des notes de l'examen écrit compte pour 60% de la note de l'UE.

Langue d'évaluation *

Anglais

V. Organisation pratique
Institution organisatrice * ULB
Faculté gestionnaire * Sciences
Quadrimestre * Premier quadrimestre (NRE : 47746)
Horaire * Premier quadrimestre
Volume horaire

12 séances comprenant chacune 3 heures de théorie et 2 heures de travaux pratiques, soit un total de 36 heures de théorie et 24 heures de travaux pratiques (5 ECTS: 3 pour la théorie, 2 pour les travaux pratiques)

VI. Coordination pédagogique
Contact *

jflot@ulb.ac.be

matthieu.dc.defrance@ulb.ac.be

Lieu d’enseignement *

Solbosch, UA6.226

VII. Autres informations relatives à l’unité d’enseignement
Remarques

Les travaux pratiques nécessitent que les étudiants se sentent à l'aise avec l'utilisation des interfaces en ligne de commande. Voici quelques tutoriels utiles pour les étudiants qui auraient besoin de rafraîchir leurs connaissances concernant la ligne de commande:
http://linuxcommand.org/lc3_learning_the_shell.php
http://webext.pasteur.fr/tekaia/BCGA2012/TALKS/FT_Unix.pdf
http://webext.pasteur.fr/tekaia/BCGA2012/TALKS/FT_perl.pdf
http://www.cs.usfca.edu/~parrt/course/601/lectures/unix.util.html
http://cs.nyu.edu/courses/fall06/G22.2245-001/syll/syll.html


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