Durée
10h Th, 15h Pr
Nombre de crédits
| Master en sciences chimiques, à finalité | 3 crédits |
Enseignant
Coordinateur(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Ce cours vise à initier les étudiants aux méthodes de pointes en science de séparation utilisées en recherche. Le cours se focalise spécifiquement sur les méthodes multidimensionnelles combinant chromatographie et spectrométrie de masse. Le contenu est réparti en quatre modules d'apprentissage actifs et pratiques, chacun basée sur une approche pédagogique différente.
Les étudiants sont en groupes et pris en charge par des chercheurs doctorants et post-doctorants. Le cours se donne donc généralement en anglais.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À la fin du cours, les étudiants seront :
- Capables d'expliquer le concept de méthodes analytiques multidimensionnelles
- Capables d'expliquer les différentes étapes impliquée dans le déroulement d'une analyse en laboratoire de recherche
- D'établir une procédure analytique pour la sélection et le développement d'une méthode d'analyse
- Capables d'expliquer les différentes étapes impliquée dans le traitement des données
- De traiter les données à l'aide de méthodes uni- et multivariées en utilisant la plateforme MetaboAnalyst
- De communiquer clairement la méthode utilisée et les résultats obtenus
Savoirs et compétences prérequis
Les étudiants doivent maitriser les concepts de base de la chimie analytique. Les sujets principaux sont : la chromatographie, la spectrométrie de masse, les bases de statistiques.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours est organisé en 4 différents modules d'apprentissage :
Le premier module vise à présenter aux étudiants le sujet : types d'échantillons, méthodes d'analyse, méthodes de traitement des données. Cette partie contient une introduction théorique et une distribution de lectures suggérées sur le sujet.
Le deuxième module vise à la réalisation de l'analyse en laboratoire. Les étudiants sont encadrés par des chercheurs dans la préparation des échantillons et l'utilisation des instruments d'analyse au sein d'un laboratoire de recherche.
Le troisième module se focalise sur le traitement des données via la plateforme en ligne open source Metaboanalyst. Cette partie se déroule en utilisant un enseignement participatif. Les étudiants sont initiés à l'utilisation de la plateforme en suivant sur leurs ordinateurs les actions de l'enseignant. Ils sont invités à progressivement explorer les différentes finalités par eux-mêmes pour finalement travailler de manière indépendante.
Le dernier module vise à la présentation des résultats finaux. Les étudiants sont invités à construire un powerpoint et à présenter leurs résultats pendant 15 minutes. Durant la préparation de leur présentation, ils peuvent demander un feedback à l'équipe enseignante sur leur support visuel ou/et le contenu de leur présentation.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Sur base du format participatif et pratique, le cours se déroule en présentiel uniquement.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
The class materials will be shared with the student prior to the first module.
Depending on the topic, recommended reading will be shared with the students.
Modalités d'évaluation et critères
L'examen consiste en une présentation de travail ou de résultats pendant 15 minutes. Les étudiants sont encouragés à utiliser un support visuel de type powerpoint. L'évaluation portera sur le contenu scientifique et sur les capacités de communication orale et visuelle.
Stage(s)
NA.
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Le cours s'organise en module de ¿ journée en fonction des disponibilités des différents des étudiants et des intervenants. Les ¿ journées seront espacées de minimum une semaine pour permettre l'analyse des échantillons impliqués dans le projet.
Les étudiants sont invités à contacter les titulaires en début de quadrimestre pour établir le planning.
Contacts
Prof. Jean-François Focant, JF.Focant@uliege.be
Dr. Pierre-Hugues Stefanuto, phstefanuto@uliege.be