- Profesor: Sebastien Coetmellec
- Profesor: Denis Lebrun
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
Resultados de la búsqueda: 3944
- Profesor: Magalie Benard
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Christophe Chamot
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Christophe Dubessy
- Profesor: Ludovic Galas
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Ludovic Galas
- Profesor: Alexis Lebon
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Magalie Benard
- Profesor: Sophie Bernard
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Christophe Chamot
- Profesor: Oana Chever
- Profesor: Christophe Dubessy
- Profesor: Ludovic Galas
- Profesor: David Godefroy
- Profesor: Alexis Lebon
- Profesor: Marc Ropitaux
- Profesor: Damien Schapman
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Carole Cordonnier
Categoría: M1 Biologie Santé
- Profesor: Safaa Menad
- Profesor: Fatima Soualmia-Dahamna
Categoría: M1 Informatique
Prérequis :
• Algorithmique des structures de données arborescentes
• Algorithmique des graphes
• Théorie des langages
Résumé :
L'unité d'enseignement abordera les problèmes classiques d'algorithmique du texte qui suivent :
1. Recherche incrémentale exacte d’un mot dans un texte (automate fini, algorithmes de Knuth-Morris-Pratt, Boyer-Moore et leurs variantes) ;
2. Recherche incrémentale d’un ensemble fini de mots dans un texte (Algorithme de Aho-Corasick) ;
3. Recherche incrémentale approchée de motifs courts (algorithme Shift-Or) ;
4. Compression de texte par la méthode de Lempel-Ziv-Welsh.
Les principales notions seront implantées en langage C en TP.
Objectif(s) :
L’enseignement vise à familiariser les étudiants avec la manipulation des séquences (suite de symboles), en particulier en ce qui concerne la recherche incrémentale de motifs et la compression de texte.
Compétences et apprentissages visés :
• Comprendre les notions fondamentales de bords et de périodes.
• Savoir les utiliser pour élaborer des algorithmes de recherches de motifs performants.
• Savoir implanter les structures de données élémentaires en combinatoires des mots (tables et automates).
• Algorithmique des structures de données arborescentes
• Algorithmique des graphes
• Théorie des langages
Résumé :
L'unité d'enseignement abordera les problèmes classiques d'algorithmique du texte qui suivent :
1. Recherche incrémentale exacte d’un mot dans un texte (automate fini, algorithmes de Knuth-Morris-Pratt, Boyer-Moore et leurs variantes) ;
2. Recherche incrémentale d’un ensemble fini de mots dans un texte (Algorithme de Aho-Corasick) ;
3. Recherche incrémentale approchée de motifs courts (algorithme Shift-Or) ;
4. Compression de texte par la méthode de Lempel-Ziv-Welsh.
Les principales notions seront implantées en langage C en TP.
Objectif(s) :
L’enseignement vise à familiariser les étudiants avec la manipulation des séquences (suite de symboles), en particulier en ce qui concerne la recherche incrémentale de motifs et la compression de texte.
Compétences et apprentissages visés :
• Comprendre les notions fondamentales de bords et de périodes.
• Savoir les utiliser pour élaborer des algorithmes de recherches de motifs performants.
• Savoir implanter les structures de données élémentaires en combinatoires des mots (tables et automates).
- Profesor: Christophe Hancart
- Profesor: Thierry Lecroq
- Profesor: Arnaud Lefebvre
Categoría: M1 Informatique
- Profesor: Fatma Azoud
- Profesor: Magali Bardet
- Profesor: Carla Selmi
Categoría: M1 Informatique
- Profesor: Carla Selmi
Categoría: M1 Informatique
- Profesor: Carlos Afonso
- Profesor: Corinne Bourhis-Loutelier
- Profesor: Pascal Cosette
- Profesor: Anthony Delaune
- Profesor: Julie Hardouin
- Profesor: Guy Ladam
- Profesor: Elodie Rivet
- Profesor: Marie Picot
- Profesor: Marie Picot
- Profesor: Ali Tahrioui
- Profesor: Marie Picot
- Profesor: Beatrice Labat
- Profesor: Denis Lebrun
- Profesor: Nadine Mofaddel
- Profesor: Beatrice Labat
- Profesor: Sandrine Morin
- Profesor: Julie Cosme
- Profesor: Valérie Dupray
- Profesor: Nadine Mofaddel
- Profesor: Christophe Morin
- Profesor: Kateryna Fatyeyeva
Programme résumé
- Repliement des macromolécules biologiques : aspects cinétiques et thermodynamiques
- Détermination de la structure tridimensionnelle des macromolécules biologiques : principes des principales méthodes expérimentales (dichroïsme circulaire, Infrarouge et Raman, RMN, cristallographie et diffraction des rayons X) et modélisation moléculaire
- RMN : Principales expériences pour l’analyse structurale des protéines en solution, Caractérisation des interactions biologiques par RMN
- Apprentissage de différents outils informatiques pour l’analyse structurale et la modélisation de macromolécules biologiques
- Apprentissage de l’attribution d’un spectre RMN, stratégies d’interprétation
Approche pédagogique
- L'étudiant devra connaitre les niveaux de structuration d’une protéine et apprendre à en reconnaitre les différents motifs. Il devra comprendre les processus cinétiques et thermodynamiques du repliement des protéines, et leur application pour la détermination de structure. L’étudiant se familiarisera avec les principales banques de données de structure (PDB, KEGG), et apprendra à en utiliser les données (logiciels de modélisation moléculaires). Il maitrisera les principes des principales méthodes de détermination de structure, dont notamment la RMN
- Les cours magistraux sont accès sur l’apprentissage des connaissances nouvelles, et leur maitrise. Les travaux dirigés sont accès sur les stratégies d’interprétation des spectres RMN, et sur l’analyse de résultats d’études structurales. Trois devoirs maison (DM ou tests sur UniversiTICE) et 2 travaux pratiques (TP) complètent l’apprentissage aussi bien théorique que pratique, au travers l’utilisation des outils web de biologie structurale et l’initiation à un logiciel de modélisation moléculaire professionnel
Compétences visées
- savoir : Repliement des macromolécules, méthodes d’études, RMN liquide
- savoir-faire : Analyser et décrire une structure complexe, Analyser des spectres RMN 1H, 1D et 2D de peptides en solution, Attribuer les déplacements chimiques 1H de peptides.
- Profesor: Romain Coppee
- Profesor: Laure Guilhaudis
- Profesor: Laurence Menu-Bouaouiche
- Profesor: Isabelle Milazzo
Cours sur le logiciel SPM.
- Profesor: Su Ruan
1. Fonctions élémentaires : polynomiales, rationnelles, logarithme, trigonométrique, exponentielle complexe. Calcul de dérivées et d’intégrales. Résolution d’équations différentielles linéaires.
2. Algèbre linéaire de base, matrices. Méthodes de résolution de systèmes linéaires, méthode du pivot de Gauss, décomposition LU
3. Série de Fourier, transformation de Fourier, transformée de Radon
2. Algèbre linéaire de base, matrices. Méthodes de résolution de systèmes linéaires, méthode du pivot de Gauss, décomposition LU
3. Série de Fourier, transformation de Fourier, transformée de Radon
- Profesor: Léo Glangetas
- Profesor: Van-Sang Ngo
- Profesor: Muriel Bardor
- Profesor: Lydie Jeandel
- Profesor: Laurence Menu-Bouaouiche
- Profesor: Olivier Perruchon
- Profesor: Magalie Benard
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Oana Chever
- Profesor: Thomas Ferrand
- Profesor: Ludovic Galas
- Profesor: David Godefroy
- Profesor: Alexis Lebon
- Profesor: Maité Montero
- Profesor: Damien Schapman
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Magalie Benard
- Profesor: Caroline Berard
- Profesor: Delphine Burel
- Profesor: Christophe Chamot
- Profesor: Oana Chever
- Profesor: Sebastien Coetmellec
- Profesor: Carole Cordonnier
- Profesor: Anthony Delaune
- Profesor: Christophe Dubessy
- Profesor: Marie-Laure Follet
- Profesor: Quentin Fouville
- Profesor: Noemie Freyling
- Profesor: Ludovic Galas
- Profesor: David Godefroy
- Profesor: Laure Guilhaudis
- Profesor: Lydie Jeandel
- Profesor: Alexis Lebon
- Profesor: Denis Lebrun
- Profesor: Anthony Martin
- Profesor: Laurence Menu-Bouaouiche
- Profesor: Isabelle Milazzo
- Profesor: Maité Montero
- Profesor: Sylvie Renouf
- Profesor: Damien Schapman
Categoría: M1 Imagerie Cellulaire (IMAC)
- Profesor: Pierre Calka
- Profesor: El Houcein El Abdalaoui
- Profesor: Mohamed El Machkouri
- Profesor: Benoit Laslier
- Profesor: Irene Marcovici
- Profesor: Adel Blouza
- Profesor: Ionut Danaila
- Profesor: Amir Aboubacar
- Profesor: Antoine Channarond