Bioinformatique

Durée

20h Th, 5h TD

Nombre de crédits

Enseignant

Denis Baurain

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

[MISE-A-JOUR EN 2022] A l'heure actuelle, virtuellement toutes les études impliquant de la biologie moléculaire requièrent une importante part d'analyse de données (= bioinformatique). Les bioinformaticiens interviennent à la fois en amont et en aval des biologistes moléculaires, par exemple pour concevoir un plan d'expérimentation statistiquement solide ou pour générer de nouvelles hypothèses à partir de données à haut débit, hypothèses ensuite testées au laboratoire.

Cette tendance lourde, surtout liée aux évolutions technologiques (ex. robots) qui permettent de produire toujours plus de données pour moins d'argent et avec moins de main d'œuvre, fait que de nombreux projets de recherche prennent du retard en raison du manque de bioinformaticiens capables d'en exploiter les données. C'est pourquoi il est important que des biologistes se tournent vers la bioinformatique, en particulier pour rester complètement maîtres de leur future recherche.

Dans ce contexte, le cours de bioinformatique vise à sensibiliser les étudiants aux possibilités offertes par cette discipline hybride entre la biologie et l'informatique. Il a notamment pour but de montrer que les bioinformaticiens peuvent se révéler de "vrais" biologistes, mais dont l'outil de prédilection est l'ordinateur en lieu et place de la pipette.

Ce cours permettra aux étudiants de prendre conscience du rôle de la bioinformatique et des bioinformaticiens dans la biologie contemporaine. Il conduira sans doute aussi certains à s'intéresser de plus près à ce domaine, par exemple en choisissant de se tourner vers le Master en Bioinformatique et Modélisation pour leur bloc 2.

• Bases de données génomiques et modèles probabilistes pour les séquences
• Prédiction de gènes chez les procaryotes
• Alignement de séquences
• Heuristiques d'alignement de séquences et d'assemblage de fragments
• Modèles de Markov cachés et prédiction de gènes chez les eucaryotes
• Alignement multiple et profiles de séquences
• Variation des séquences d'ADN et distances génétiques
• Quantification de la sélection naturelle
• Inférence phylogénétique
• Génomique comparative
• Analyse de l'expression génique et détection de motifs

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

• Au terme de ce cours, les étudiants seront capables d'expliquer clairement les fondements statistiques et algorithmiques des approches d'analyse vues en classe. Cela suppose avant tout d'avoir COMPRIS la matière. En ce sens, ce cours est sans doute différent d'autres matières du cursus en biologie, dont la simple restitution à l'examen peut parfois suffire. Le niveau de précision requis dans les explications est généralement celui du livre de référence utilisé (voir ci-dessous), sauf quand les diapositives projetées en classe (qui seront disponibles sur eCampus) sont plus complètes que ce dernier. Notez que le "background" biologique des études de cas présentées dans le livre est considéré comme illustratif des méthodes d'analyse et ne fait pas partie de la matière.
• Savoir-faire : Pour certains algorithmes (précisés en classe), une APPLICATION sur papier d'un petit exemple fourni pourra être demandée.

Savoirs et compétences prérequis

Le cours ne suppose pas de prérequis en informatique, mais s'appuie sur une connaissance minimale des mathématiques et de la génétique moléculaire. En principe, le niveau nécessaire dans ces deux matières est celui atteint à la sortie du BAC3 en biologie.
Une complémentarité particulière sera assurée avec le cours de Génomique [GENE0003-1] dispensé en M-BBMC/M-BIM par le Prof. Marc Hanikenne.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Les séances se donneront dans une salle de cours. Elles seront d'une durée de 2h et consisteront en un mélange de brefs exposés ex cathedra (30-45 min) et de défis à résoudre en petits groupes d'étudiants. La mise en commun des recherches par groupes sera l'occasion de débattre et de synthétiser les concepts abordés.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Cours donné exclusivement en présentiel


Explications complémentaires:

Il s'agit d'un cours en présentiel (voir ci-dessus). Bien que ses thématiques soient essentiellement tirées de l'ouvrage de référence cité ci-dessous, l'assistance au cours est vivement encouragée car celui-ci est conçu de sorte à faciliter la compréhension et l'assimilation de la matière.

Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées

Ce cours s'inspire d'un ouvrage de référence [Cristianini N and Hahn MW (2007) Introduction to Computational Genomics, Cambridge University Press]. Ce choix assure une bonne couverture de la bioinformatique (entendue en tant qu'analyse des génomes) tout en fournissant aux étudiants une référence solide mais d'accès aisé. L'acquisition de cet ouvrage n'est toutefois pas requise.

Par ailleurs, au plus tard à l'issue de chaque séance, les diapositives projetées en classe seront mises à la disposition des étudiants via eCampus.

Enfin, un syllabus collaboratif a été réalisé sous la forme d'une collection de Google Docs. L'accès en sera donné aux étudiants afin qu'ils puissent le compléter.

Modalités d'évaluation et critères

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( questions ouvertes )


Explications complémentaires:

Examen écrit (session de janvier) comportant trois questions de savoir (théorie à expliquer) et une question de savoir-faire (algorithme à appliquer). Parmi ces quatre questions, deux seront tirées d'un recueil de questions résolues distribué en temps utile aux étudiants.

Stage(s)

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

La prise de notes sur un ordinateur portable ou une tablette est autorisée. Les étudiants sont néanmoins encouragés à ne pas "surfer" ni "chatter" au cours.

Contacts

Prof. Denis Baurain
Institut de Botanique B22 (P70)
denis.baurain@uliege.be

Mme Rosa Gago
rgago@uliege.be

Association d'un ou plusieurs MOOCs