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INFO-F434

Biological databases and analysis of macromolecular sequences

année académique
2019-2020

Titulaire(s) du cours

Didier GONZE (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

anglais

Contenu du cours

Les bases de données constituent la réponse informatique à la gestion de l'information, en ce compris son organisation, sa structuration, son stockage, sa mise à jour et sa manipulation. La diversité des données biologiques ainsi que leur accroissement explosif en font un outil-clé en bioinformatique. Les principaux modèles de représentation des données seront abordés, en discutant de leurs avantages et inconvénients respectifs, et en illustrant chaque modèle par quelques exemples concrets. Un accent particulier sera mis sur les problèmes d'annotation et de fiabilité des données. Dans la partie analyse de séquence, nous discuterons les différentes méthodes d'analyse de séquences macromoléculaires. Ces méthodes incluent l'alignement des séquences d'ADN et de protéines et la recherche de séquences dans des bases de données, ainsi que la recherche de motifs dans les séquences macromoléculaires. Différents algorithmes d'analyse de séquences seront décrits et comparés. L'application de certaines de ces méthodes fera l'objet de travaux pratiques.

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

Le but de ce cours sera de fournir aux étudiants une introduction aux bases de données biologiques ainsi qu'aux méthodes d'analyse des séquences de macromolécules biologiques (ADN, ARN et protéines).

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

5 ECTS (théorie: 3, exercices: 2, travaux pratiques: 0, travaux personnels: 0)

Contribution au profil d'enseignement

  • S'approprier les concepts et les connaissances fondamentales d'informatique et de biologie nécessaires à l'élaboration de projets bioinformatiques ou de modélisation.- Maîtriser les approches mathématiques, statistiques et informatiques sur lesquelles se fondent les études bioinformatiques et de modélisation.- Pouvoir utiliser les ressources bioinformatiques existantes et développer de nouveaux logiciels (algorithmes, bases de données, outils d'analyses, etc.).- S’inscrire dans une démarche rigoureuse, innovante et interdisciplinaire.

Références, bibliographie et lectures recommandées

Understanding Bioinformatics, M. Zvelebil and J. Baum, Garland Science texbooks, 2007

Autres renseignements

Contacts

Didier Gonze

Unité de Chronobiologie Théorique

Service de Chimie Physique CP 231

Bureau: Campus Plaine, Bâtiment NO, 5ème étage, local 2.O.5.214

Email: dgonze@ulb.ac.be

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Examen écrit

Examen écrit.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

La note prend en compte l'évaluation des travaux pratiques et l'examen écrit.

Langue(s) d'évaluation

  • français
  • anglais

Programmes