- Enseignant: Safaa Menad
- Enseignant: Fatima Soualmia-Dahamna
Résultats de la recherche: 1203
• 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).
- Enseignant: Christophe Hancart
- Enseignant: Thierry Lecroq
- Enseignant: Arnaud Lefebvre
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) 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.
- Enseignant: Romain Coppee
- Enseignant: Laure Guilhaudis
- Enseignant: Laurence Menu-Bouaouiche
- Enseignant: Isabelle Milazzo
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
- Enseignant: Léo Glangetas
- Enseignant: Van-Sang Ngo
- Enseignant: Pierre Calka
- Enseignant: El Houcein El Abdalaoui
- Enseignant: Mohamed El Machkouri
- Enseignant: Irene Marcovici
- Enseignant: Jean-Bernard Blaisot
- Enseignant: Pascal Boubert

Chapitre 1
Rappels cristallographiques sur la structure des alliages métallique
Chapitre 2
Défauts ponctuels : interstitiels, lacunes, autointerstitiels, concentration d’équilibre, impuretés
Chapitre 3
Défauts linéaires (vecteur de Burgers, dislocations coin, vis, mixtes, propriétés générales
Chapitre 4
Défauts 2D : énergie interfaciale, surface, joints de grains, joint de macles, interfaces interphases
Chapitre 5
Défauts volumiques (3D) : inclusions, précipités, cavités, cohérence cristalline
Littérature
- A . Cottrell, an introduction to metallurgy, 2nd edition, 1997, Cambridge Press
- W. Cai and W. D. Nix, Imperfections in crystalline solids, 2016, MRS-Cambridge Press
- Enseignant: Philippe Pareige
- Enseignant: Bertrand Radiguet

- Enseignant: Bertrand Radiguet
- Enseignant: Elena Zapolsky
- Enseignant: Mengdie Hu
- Enseignant: Bertrand Radiguet
- Enseignant: Linda Widerowski
- Enseignant: Mohammed Ilhami
- Enseignant: Bertrand Radiguet
- Enseignant: Solene Rouland
- Enseignant: Jules Trubert
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 statistique, 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.
- Enseignant: Caroline Berard
Évaluation : Devoir Maison + CC écrit
Programme :
• Statistique exploratoire multidimensionnelle : ACP, AFC.
• Classification supervisée : arbres de décision, k-plus proches voisins.
• Classification non supervisée : Kmeans, CAH, Modèles de mélange.
• Mise en œuvre sous R. Manipulation du logiciel R, fonctions graphiques pour l'exploration et l'analyse de données.
Pré-requis :
• savoir : bases d'algèbre linéaire, diagonalisation de matrices, changement de bases.
• savoir-faire : logiciel R.
• équivalent UE existante : M1S1 Algèbre linéaire.
- Enseignant: Caroline Berard
- Enseignant: Margaux Broquet
- Enseignant: Juan Macchi
- Enseignant: Cristelle Pareige
- Enseignant: Philippe Pareige
1) Administration et sécurité des bases de données Oracle :
- Gestion des utilisateurs
- Protection des tables
- PL/SQL avancé
- Audit
- Chiffrement
2) PostgreSQL
- Enseignant: Stephane Herauville
Second Year
- Enseignant: Shaza Askar
- Enseignant: Severine Tisse
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Carlos Afonso
- Enseignant: Pascal Cardinael
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Benoit Gauzere
- Enseignant: Laurent Joubert
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Gael Coadou
- Enseignant: Isabelle Milazzo
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Carlos Afonso
- Enseignant: Valérie Agasse
- Enseignant: Corinne Bourhis-Loutelier
- Enseignant: Laure Guilhaudis
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Carlos Afonso
- Enseignant: Valérie Agasse
- Enseignant: Severine Allais
- Enseignant: Corinne Bourhis-Loutelier
- Enseignant: Pascal Cardinael
- Enseignant: Christine Denis Raibaud
- Enseignant: Laure Guilhaudis
- Enseignant: Helene Lavanant
- Enseignant: Fabrice Lesueur
- Enseignant: Melanie Mignot
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Muriel Sebban
- Enseignant: Severine Tisse
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Lilian Vincent
- Enseignant: Valérie Agasse
- Enseignant: Corinne Bourhis-Loutelier
- Enseignant: Pascal Cardinael
- Enseignant: Valérie Dupray
- Enseignant: Helene Lavanant
- Enseignant: Melanie Mignot
- Enseignant: Christophe Morin
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Muriel Sebban
- Enseignant: Severine Tisse
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Carlos Afonso
- Enseignant: Valérie Agasse
- Enseignant: Pascal Cardinael
- Enseignant: Gael Coadou
- Enseignant: Laure Guilhaudis
- Enseignant: Melanie Mignot
- Enseignant: Isabelle Milazzo
- Enseignant: Christophe Morin
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Carlos Afonso
- Enseignant: Valérie Agasse
- Enseignant: Christine Baudequin Ferron
- Enseignant: Corinne Bourhis-Loutelier
- Enseignant: Pascal Cardinael
- Enseignant: Gael Coadou
- Enseignant: Valérie Dupray
- Enseignant: Benoit Gauzere
- Enseignant: Laure Guilhaudis
- Enseignant: Helene Lavanant
- Enseignant: Melanie Mignot
- Enseignant: Isabelle Milazzo
- Enseignant: Christophe Morin
- Enseignant: Hassan Oulyadi
- Enseignant: Jason Piquenot
- Enseignant: Muriel Sebban
- Enseignant: Severine Tisse
- Enseignant: Vincent Tognetti
- Enseignant: Laurent Mouchard
Série de quatre UE à chaque semestre du master. Elles sont dédiées à la préparation des démarches professionnelles. (L'anglais des S1 S3 et S4 (60h) est présenté dans un autre espace Moodle).
- S1 - Environnement professionnel 1 - Métiers de la Bioinformatique du M1S1 (10h TD + travail personnel; 1 CE) présente les domaines et les carrières en bioinformatique, accompagne la recherche du stage de S2 des M1BIMS/M2CCB4 et prépare dans le même temps à l'alternance en M2 BIMS : recherche d'un stage conventionné en alternance (formation initiale) ou d'un contrat d'apprentissage (apprenti).
- S2-Environnement professionnel 2 du M1S2 introduit 1/ la veille et communication scientifique écrite (12h TD + travail personnel; 1 CE) 2/ l'ingénierie logicielle avec les bonnes pratiques de développement (10h TD + travail personnel; 1 CE)
- S3-Environnement professionnel 3 (20h TD, 1 CE) du M2S3 prépare à 1/ la communication scientifique orale 2/ l'ingénierie logicielle (10h TD + travail personnel; 1 CE)
- S4-Environnement professionnel 4 du M2S4 (20h TD présentiel et personnel; 1 CE) prépare à l'insertion professionnelle post-master (ingénieur ou entrée en doctorat) et accompagne la recherche du stage conventionné post-alternance à l'international.
- Enseignant: Hélène Dauchel
- Enseignant: Gaelle Bougeard-Denoyelle
- Enseignant: Pascaline Gaildrat
- Enseignant: Nicolas Gruchy