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Sciences du vivant

La bio-informatique est devenue un outils incontournable pour comprendre le fonctionnement des génomes et des organismes vivants. L'objectif du module est de présenter les méthodes informatiques issues de l'algorithmique ou de la modélisation de systèmes complexes mises en oeuvre pour l'analyse de données de biologie moléculaire. Cela comprend l'analyse de séquences (ADN, ARN, protéines) et la modélisation des réseaux d'interaction.

Responsables

Jean-Stéphane Varré

Intervenants

  • François Lemaire
  • Cédric Lhoussaine
  • Maude Pupin
  • Mikaël Salson

Crédits

6 ECTS

Objectifs

La biologie moléculaire connait actuellement une révolution avec les technologies de séquençage, transcriptome et protéomique qui permettent d'accéder à de nouvelles informations sur le fonctionnement des cellules: génome, ARN, protéines. La quantité et la complexité de ces données rend nécessaire le recours à des méthodes formelles pour leur traitement. L'analyse intervient à deux niveaux: statique, identifier ces différents objets, et dynamique, comprendre leurs interactions. Du point de vue informatique, le premier niveau repose sur des techniques d'algorithmique avancée, issues de l'algorithmique du texte et des structures de données discrètes, et le second niveau sur des concepts de modélisation issus de la théorie des systèmes complexes. Les objectifs de ce cours sont de présenter ce nouveau domaine d'application avec ses concepts fondamentaux et les outils disponibles en annotation de séquences biologiques et en biologie systémique. Les étudiants seront à même de comprendre la nature des données biologiques, leurs implications, et de sélectionner l'outil informatique adéquat en fonction des tâches d'analyse à réaliser.

Contenu

  • Contexte biologique
    • Les molécules constituant le vivant
    • Structure et fonctionnement des cellules
    • Le génome: fonction, structure et évolution
  • Analyse de séquences génomiques
    • Recherche d'homologie et alignement de séquences
    • Identification et recherche de motifs
    • Prédiction de gènes
    • Travaux pratiques: bases de données biologiques et logiciels d'annotation
  • Modélisation des réseaux de gènes
    • Concepts généraux de la modélisation en biologie cellulaire
    • Panorama des différentes approches: modélisation bayesienne, stoechiométrique, par équations différentielles, stochastique, calcul de processus
    • Travaux pratiques: Paquetages spécialisés du logiciel MAPLE

Bibliographie

  • Introduction to Computational Molecular Biology, Setubal et Meidanis
  • Biological sequence analysis: Probabilistic models of proteins and nucleic acids, R Durbin, S Eddy, A Krogh et G Mitchison
  • Computational Modeling of Genetics and Biochemical Networks, J.M. Bower et H. Bolouri
  • An introduction to Bioinformatics Algorithms, N.C. Jones et P.A. Pevzner

Liens vers les pages des différentes EC du cours

  • SV1, Maude Pupin
  • SV2, Jean-Stéphane Varré
  • SV3, François Lemaire