Contenu de l'enseignement

Cet enseignement présente un certain nombre de concepts de Technologies Web :

  • le langage de structuration de pages Hyper Text Markup Language HTML5
  • le langage de description de style Cascading Style Sheet CSS3
  • le langage à balisage markdown et son façonneur pandoc
  • une introduction au langage côté client JavaScript

Compétences acquises

À l'issue de cet enseignement, l'étudiant pourra :

  • comprendre les mécanismes à mettre en œuvre pour la conception d'un site www simple
  • modifier et étendre un site www existant

Objectifs :

L'étudiant devra apprendre à maitriser la statistique bivariée tout d'abord en comprenant la notion de corrélation puis en s'appropriant les différentes étapes de la modélisation statistiques, du choix du modèle à son utilisation en passant par la validation et la qualité de ce modèle.

Contenu :

_ Corrélation entre deux variables (Pearson, Spearman,…) : notion et tests de corrélation.

_ Régression linéaire simple : les différentes étapes de la modélisation sur des exemples.

_ ANOVA : tests de comparaisons de plusieurs moyennes

_ Régression non-linéaire simple et problème de choix de modèles.

La totalité de l'enseignement se fera en salle machine en utilisant le logiciel R. L'enseignement se fera par des études de cas : présentation du problème biologique, du protocole expérimental et des données obtenues puis un traitement statistique.

Ce cours présente les approches et technologies de séquençage et d'hybridation à très haut-débit qui permettent d'explorer les génomes, métagénomes, transcriptomes et régulomes. Quelque soit le domaine du vivant (microorganisme, végétal, animal, humain) ces technologies révolutionnent les connaissances fondamentales en biologie moléculaire (contenu des génomes, régulation de l'expression des génomes) et trouvent des applications en agrosciences (agro-génomique), environnement (éco-génomique) ou en médecine génomique (génomique des cancers, des maladies complexes, médecine personnalisée). Ce cours intègre la présentation des démarches et outils bioinformatiques et biostatistiques nécessaires au traitement des masses de données issues de ces grands projets d'exploration moléculaire des mécanismes du vivant. Il s'organise en cours, en TD (exercices, lectures et exposés d'articles) et en TP en salle informatique (découverte des ressources internationales sur le web). Ce cours présente sa documentation essentiellement en langue anglaise. Il a lieu en présentiel (35h : 23h CM, 8h TD, 4h TP). Cet espace rassemble l'ensemble des documents de l'UE ainsi que des ressources numériques supplémentaires pour approfondir (lectures, tests de connaissance, analyses bioinformatiques pratiques). L'UE est évaluée par plusieurs travaux en continu (30%) et par un examen terminal écrit (70%).

Cet enseignement se structure en deux thèmes abordés sous forme de cours,TD et TP en salle informatique : 1/ Évolution des génomes : mécanismes moléculaires impliqués dans l'évolution de la structure et du contenu des génomes (duplications de génomes et de segments, ohnologues, familles de protéines, implication des éléments mobiles, origine des introns.) ; méthodes d’études (cartographie comparée, analyse de synténie, analyse comparative de séquences de génomes complets). 2/Phylogénie moléculaire : Origine de la phylogénie et concepts de bases en phylogénie moléculaire ; Caractéristiques des arbres (topologie, enracinement) ; Premières phylogénies moléculaires (horloge moléculaire, choix de l'ARNr, arbre du vivant). Règles de reconstruction des arbres : choix des séquences, alignement multiple de séquences et méthodes de reconstruction d'arbres phylogénétiques ; Estimation de la robustesse d'un arbre ; Applications et limites de la phylogénie. L'UE est évaluée par plusieurs travaux en continu (30%) et par un examen terminal écrit (70%).

Série de quatre UE intitulées "Connaissance de l'Entreprise et Insertion Professionnelle [1-4]" à chaque semestre du master. Elles sont dédiées à la préparation des démarches professionnelles.

  • L'UE CEIP1 du M1S1 (10h TD + travail personnel; 1 CE)  accompagne la recherche du stage de M1 et prépare dans le même temps à l'alternance et aux démarches pour obtenir son contrat d'apprentissage en M2 : découverte du domaine professionnel et des carrières en bioinformatique; gestion et démarche qualité de sa recherche de stage M1 et de mission en M2, présentation des démarches à l'international, formalisation et conventionnement des propositions; travail aux outils écrits, présentation de son parcours (CV) et expression de ses motivations (LM); présentations et retour d'expérience par les étudiants du M2; présentation des propositions de stage et missions proposées par les partenaires. Après une phase collective, les étudiants sont accompagnés individuellement durant tout le processus (d'octobre à janvier) selon leurs souhaits scientifiques et géographiques. L'évaluation (1 CE) est réalisée sur la base de la qualité de l'implication personnelle et des documents finaux produits. 
  • L'UE CEIP2 du M1S2 (12h TD + travail personnel; 1 CE) prépare à la communication et veille scientifiques : veille scientifique (outils de recherche avancée (MeSH) et de gestion bibliographique (format bibTeX, gestionnaire de références), rédaction de documents scientifiques (méthodes et outils avancés, maitrise des styles et LaTex), présentation orale de son travail. L'évaluation (1 CE) est réalisée sur la base des productions personnelles demandées (canevas du rapport écrit et présentation orale du projet de stage).