Continuation de la matière Algorithmique 1. Méthodologie de la programmation impérative dispensée au deuxième semestre du portail IEEEA première année, la matière Algorithmique 2. Structures de données linéaires propose :

• une introduction à la programmation récursive ;
• une introduction à la représentation d'ensembles dynamiques via l'allocation dynamique, les pointeurs et les chainages ;
• des compléments de C : allocation dynamique ; sous-programmes à liste variable de paramètres ; directives ;
• des compléments à analyse des algorithmes : manipulation des notations asymptotiques ; méthodes générales de résolution de récurrences ; analyse amortie ;
• une introduction aux types de données abstraits et aux spécifications algébriques, avec une étude de quelques-unes des structures classiquement utilisées en informatique : ensemble, multi-ensemble ; les structures linéaires : pile, file, liste.

Séances en amphi : 18 h, de TD : 24 h, de TP : 18 h.

Pré-requis : matière Algorithmique 1.

Continuation de la matière Algorithmique 2. Structures de données linéaires dispensée au premier semestre de la deuxième année de la licence Informatique, la matière Algorithmique 3. Structures de données arborescentes propose la poursuite de l'étude de quelque-unes des structures classiquement utilisées en informatique : tables, arbres binaires et, dans une moindre mesure, forêts et arbres non binaires, avec certaines de leurs déclinaisons les plus fameuses.

Séances en amphi : 18 h, de TD : 24 h, de TP : 18 h.

Pré-requis : matière Algorithmique 2.

L’UE de personnalisation "Analyse de Données Biologiques en Biologie Santé" se concentre sur deux types de données. Pour les images cellulaires l’objectif est de comprendre les différentes techniques de marquage et d’imagerie cellulaires ainsi que les principales solutions d’analyse d’images (voir l'autre espace UniversiTICE dédié). Pour les séquences biologiques, l’objectif est d’être initié à l’utilisation d’outils logiciels (web) et banques de données internationales pour l’analyse bioinformatique courante de séquences biologiques (nucléiques et protéines) au laboratoire.  Ce cours sur l'analyse bioinformatique de séquences biologiques fait appel aux acquis de biologie moléculaire du gène, de biochimie des protéines et de biologie cellulaire. L'ensemble des méthodes s'applique à tous les domaines du vivant : biologie-santé, agrosciences, microbiologie. Ce cours ne comprend ni programmation informatique, ni programmation statistique. Cependant, afin de comprendre (un peu) comment les programmes bioinformatiques fonctionnent pour en faire une utilisation avertie, nous expliquerons à chaque type de prédiction, les algorithmes et modèles mathématiques/statistiques sous-jacents. Cet enseignement est bâti sur une alternance de CM et TP en salle informatique pour chaque thème exploré. L'évaluation repose sur des contrôles continus.

CM 14h  : Banques de données biologiques internationales de référence : panorama et organisation des principaux portails web et banques de données internationales qui répertorient les séquences nucléiques et protéiques ainsi que leurs structures et fonctions. Analyse de séquences d’ADN, d’ARN et de protéines : méthodes et outils bioinformatiques courants pour prédire (i) la localisation d’un gène dans une séquence d’ADN et sa structure, (ii) la séquence protéique traduite, (iii) ses caractéristiques biochimiques et ses fonctions dans la cellule, et plus généralement sa place dans un processus biologique et métabolique. Comparaison de séquences : méthodes et outils bioinformatiques courants pour la comparaison entre deux séquences ou plus et pour la recherche de séquences homologues dans les banques de données. Application à la mise en évidence de variations génétiques en santé ou au cours de l’évolution. Méthodes et outils pour la construction d’arbres phylogénétiques. 
TP  20h : Exclusivement en salle informatique, entièrement reproductible chez soi sur un navigateur web, aucun usage de programmation informatique. Ils reprennent tous les thèmes du cours (des banques, de l’analyse d’une séquence du gène au métabolisme et de la comparaison de séquences) et permettent de mettre en pratique l’ensemble des outils et ressources web présenté. Les compétences acquises sont directement transférables au laboratoire et constituent un réel premier niveau de connaissances et compétences dans ce domaine de l’analyse bioinformatique. 

Objectifs de l’UE :

_ Echantillonnage d'une population et estimation de paramètres à l'aide de la construction d'intervalles de confiance.

_ Appréhension générale de la démarche d'un test statistique : hypothèses nulle/ hypothèse alternative, statistique de test et loi sous l'hypothèse nulle, construction de la région critique et décision. Compréhension de la notion de probabilité critique (p-value).

_ Aperçu détaillé des différents tests du Chi-deux (conformité, homogénéité, indépendance), des tests de conformité pour une moyenne et des différents tests de comparaison de moyennes (échantillons gaussiens ou non, échantillons grands ou petits, variances connues ou inconnues).

_ Appréhension du logiciel de statistiques R comme simple outil pour effectuer les différents tests étudiés.

Description des enseignements :

• Description des CM :

cours 1 : Echantillonnage et intervalles de confiance

cours 2 : Tests du Chi-deux de conformité, d'homogénéité et d'indépendance

cours 3 :Tests de conformité pour une moyenne

cours 4 :Tests de comparaison de moyennes

• Description des TP :

Les travaux dirigés sont constitués d'exercices en rapport direct avec le cours et très souvent avec des exemples biologiques. Ils sont effectués sur machines à l'aide d'un logiciel statistique. Les corrections sont d'abord construites sur le plan théorique puis les résultats sont calculés à l'aide du logiciel.

• les données brutes pour lesquelles nous comprendrons comment travailler facilement avec un fichier de plusieurs millions de lignes ou comment travailler avec un grand nombre de petits fichiers
• les données structurées, organisées en bases de données, pour lesquelles nous devrons comprendre ce qu'est une requête et comment récupérer des données dans les bases de données.

Résumé

• les variables ;
• les structures de contrôle ;
• les listes, les chaînes de caractères, les dictionnaires ;
• les fichiers ;
• les expressions rationnelles.

Objectif(s)

Compétences et apprentissages visés

Volume d'enseignement

Cours : 10h
TP : 10h

Nombre de Crédits Européens

2

Modalités de Contrôle des Connaissances et de Compétences

Épreuve écrite CM : 20%
Épreuve écrite TP : 80%

Contenu de l'Unité d'Enseignement

• le langage de structuration de pages Hyper Text Markup Language HTML5
• le langage de description de style Cascading Style Sheet CSS3
• les extensions de type Canvas, SVG, MathML, Highcharts/Googlecharts etc
• les formulaires utilisateurs et les actions serveur (essentiellement en PHP)
  
• le langage à balisage markdown (utilisation du façonneur pandoc, de codimd, du markdown de github etc)
• une introduction au langage côté client JavaScript

Compétences et connaissances acquises à l'issue de cette Unité d'Enseignement

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

Cette UE majoritairement sous forme de TP, est consacrée à la prise en main pratique de l'analyse de données omiques. Elle comporte 2 matières. Elle est évaluée sous forme de projets.

•  Analyse de donnés NGS  20h TP- elle s'appuie sur la partie théorique de l'UE Génomique Transcriptomique et les apprentissages de l'UE Programmation Python.

• Analyses de données en protéomique  25h.  Elle s'appuie sur les apprentissages de l'UE Programmation Python. 

Programme: ce cours présente les approches et technologies de séquençage (NGS) et d'hybridation (Array) 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, expression et régulation de l'expression des génomes) et trouvent des applications en agrosciences (agro-génomique), environnement (éco-génomique) pour les organismes et micro-organismes, en médecine génomique (génomique des cancers, des maladies complexes, médecine personnalisée, maladies infectieuses). 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.

Modalités : l'enseignement s'organise en CM, en TD (analyse de figures, lectures 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 40h : 26h CM, 10h TD, 4h TP). L'UE est évaluée en contrôle continu intégral, par diverses travaux collectifs ou individuels; travaux dirigés, travaux pratiques et examen sur table. L'UE est obligatoire pour les deux parcours de la mention bionformatique (M1 BIMS, M2CCB4), pour le M1 mention Microbiologie et est optionnelle pour le M1 mention Agrosciences EcobioValo.

Pré-requis : programme de génétique moléculaire eucaryote et procaryote et génie génétique de niveau licence SV d'un parcours moléculaire. Cet UE ne comprend pas de programmation informatique, il n'y a aucun pré-requis dans cette discipline. Sur le plan des statistiques, ce cours fait appel aux connaissances en statistiques des tests.

A l'issue de ce cours les étudiants sont capables 1/ de se repérer dans le paysage général des approches haut débit et des applications en génomique, de comprendre leur évolution, potentiel et limitation 2/ de lire et comprendre dans des articles de diverses applications les objectifs, matériels et méthodes expérimentales et bioinformatiques/biostatistiques ainsi que les différentes figures de résultats des étapes (contrôle qualité, chaine de traitement, annotation, visualisation); 3/ d'identifier et d'utiliser les banques de données internationales du domaine et un Genome Browser. 4/ Les étudiants de la mention bioinformatique disposeront de l'ensemble des connaissances pré-requises pour aborder en pratique le traitement bioinformatique de données NGS (UE 3 analyse de données de séquençage et annotations).   

Cet enseignement se structure en deux thèmes abordés sous forme de cours, TD et TP en salle informatique :

• 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. Application en virologie.
• Évolution des génomes : mécanismes moléculaires impliqués dans l'évolution de la structure et du contenu des génomes (duplications de génomes et de segments, duplication de gènes et fonction au sein des 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, outils et bases de données internationales de référence pour l'orthologie).

L'UE est évaluée en contrôle continu intégral par plusieurs devoirs écrits à la maison dans le cadre des TD ou TP (30%) et par deux devoirs sur table (70%),  à part égale entre les deux parties . L'UE est obligatoire pour les parcours M1 BIMS  et M1 MIC et est optionnelle pour le parcours M2CCB4. Pour le parcours BIMS ce cours est un pré-requis et sera réinvesti et approfondi sur les aspects algorithmiques et statistiques en M2 dans l'UE bioinformatique en génomique comparative. Ce cours s'appuie sur l'UE génomique ttranscriptomique pour sa partie connaissance des méthodes et procédures d'obtention de génomes complets, assemblage et annotation.

Programme : ce cours présente les enjeux de la médecine génomique personnalisée et le rôle essentiel de la bioinformatique dans ce contexte. En effet, depuis l’avènement du séquençage de nouvelle génération, le défi majeur en génétique médicale n’est plus l’identification des variations génétiques dans le génome des patients mais leur interprétation biologique et clinique. Les enseignements proposés dans le cadre de cette UE présentent les différents types de variations génétiques et leurs nomenclatures ainsi que les méthodes d’évaluation du caractère pathogène de ces variations (mutations constitutionnelles, altérations du nombre de copies, mutations somatiques et cancer). Ils intègrent la description de multiples approches expérimentales et bioinformatiques permettant d’appréhender l’impact fonctionnel des variations génétiques.

Modalités : cette UE s’organise en cours, en TD et en TP incluant la présentation de publications scientifiques récentes, de grandes ressources internationales et une sensibilisation aux questions éthiques en génomique. Elle est est évaluée en contrôle continu intégral, par deux travaux d'exposés (50%) et par un examen écrit sur table (50%). L'UE est obligatoire pour le parcours M1 BIMS et optionnelle pour le parcours M2CCB4.

Pré-requis : programme de génétique moléculaire eucaryote et procaryote et génie génétique de niveau licence SV d'un parcours moléculaire. Cette UE ne comprend pas de programmation informatique, il n'y a aucun pré-requis dans cette discipline.

A l'issue de ce cours les étudiants auront découvert l’importance des différentes bases de données mutationnelles et des grands projets internationaux de séquençage en génomique humaine. L’ensemble de ces enseignements doit aussi permettre aux étudiants d’acquérir des concepts génétiques et moléculaires fondamentaux dans le contexte de pathologies humaines. Au travers de cette UE combinée aux acquis de l'UE Génomique Transcriptomique, les étudiants disposeront de l'ensemble des connaissances pour aborder en pratique le traitement bioinformatique de données NGS en génomique des cancers (UE 3  Analyse de données de séquençage et annotations). 

Volume d'enseignement

Cours : 8h
TP : 16h

Nombre de Crédits Européens

2

Modalités de Contrôle des Connaissances et de Compétences

Épreuve écrite TP : 100%

Contenu de l'Unité d'Enseignement

• environnement Linux et connexion à des serveurs distants avec ou sans VPN
• langage bash et son interface graphique yad
• aperçu des langages AWK et sed
• traitement de flux de données : présentation de certains pipelines (Nextflow, snakemake etc)
• machines virtuelles et containeurs : docker, singularity

Compétences et connaissances acquises à l'issue de cette Unité d'Enseignement

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

• créer ses propres scripts bash et modifier des scripts existants
• mettre en place une chaîne de traitement en utilisant un système de pipeline de type Nextflow ou snakemake ou autre
• utiliser docker de façon à travailler sur un container ou à créer un container