[PDF] SYLLABUS MASTER Mention Bio-informatique M1 bioinformatique

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P

ERIODE D'ACCREDITATION : 2016 / 2021

UNIVERSIT

E PAUL SABATIERSYLLABUS MASTER

Mention Bio-informatique

M1 bioinformatique et biologie des systemeshttp://www.fsi.univ-tlse3.fr/ http://bioinformatique.univ-tlse3.fr

2019 / 2020

13 D

ECEMBRE 2019

SOMMAIRE

SCH EMA ARTICULATION LICENCE MASTER. . . . . . . . . . . 3 PR ESENTATION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 PR ESENTATION DE LA MENTION ET DU PARCOURS. . . . . . . . . . . . 4

Mention Bio-informatique

4

Parcours

4 PR ESENTATION DE L'ANNEE DE M1 bioinformatique et biologie des systemes4

RUBRIQUE CONTACTS

6

CONTACTS PARCOURS

6

CONTACTS MENTION

6

CONTACTS D

EPARTEMENT : FSI.BioGeo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

Tableau Synthetique des UE de la formation

7

LISTE DES UE

9

GLOSSAIRE

37

TERMES G

ENERAUX. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

TERMES ASSOCI

ES AUX DIPLOMES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

TERMES ASSOCI

ES AUX ENSEIGNEMENTS. . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2 SCH

EMA ARTICULATION LICENCE MASTER15

De la licence au master : la poursuite d'études

Dans la

continuité de la licence, le cursus master est organisé en 4 semestres.

Articulation

Licence - Master

Mentions

de master Mentions de licence

Chimie

Génie des p

rocédés et des bio-procédés Scien ces et génie des matériaux

Mathématiques

et applications

Élect

ronique, énergie électrique, automatique

Génie civil

Éne

rgétique, thermique Mé canique

Génie mé

canique Scien ces de l'univers et technologies spatiales Scien ces de la Terre et des planètes, environnement Bio technologies

Biologi

e-santé

Biologie

végétale Biodi versité, écologie et évolution Entraînement et optimisation de la performance sportive

Activi

té physique adaptée et santé Mana gement du sport Mana gement des systèmes d'information In formation, communication

Physique

fondamentale et applications Scien ces de l'océan, atmosphère, climat Bi o-informatique

Chimie

Mathématiques

Élect

ronique, énergie électrique, automatique

Génie civil

Mé canique

Physique

Scien ces de la Terre

Miashs

In formatique Scien ces de la vie Scien ces et techniques des activités physiques et sportives

Domaine Droit, Économie, Gestion

Scien ces sociales Do maine Sciences humaines et sociales In formation, communication In formatique

Réseaux et télécommunication

Mia ge

Domaine Scien

ces, technologies, santé MEEF

Ethique

Scien ces humaines, Droit, Sciences de la vie, San té, Professionnels de santé MEEF : cf. page 10, Projet métiers de l'enseignement Scien ces humaines, Droit, Sciences de la vie, In formatique, Mathématiques, Mathématiques appliquées, San té, Professionnels de santé San té publique MEEF MEEF MEEF MEEF3 PR

ESENTATIONPR

ESENTATION DE LA MENTION ET DU PARCOURS

MENTION BIO-INFORMATIQUE

La formation s'adresse a des etudiant(e)s de Biologie mais aussi d'Informatique.

Elle a pour objectif de former des etudiants possedant d'importantescapacites pluridisciplinaires, biologie,

informatique et mathematiques,necessaires pour uvrer dans le domaine de labioinformatiquemais aussi dans celui emergent de labiologie des systemes.

L'evolution rapide des technologies dans le domaine des sciences de la vie et la generalisation des approches glo-

bales dans l'analyse du vivant generent dans les laboratoires prives et publics une demande accrue de jeunes cadres

ou chercheurs possedant une vision integree s'appuyant sur des connaissances et des competences de plusieurs

champs disciplinaires.Les debouches professionnelsse situent notamment en agroalimentaire, environnement

et sante : grandes societes industrielles (pharmaceutiques, semencieres, phytosanitaires, cosmetiques et environ-

nementales), societes innovantes en biotechnologies, laboratoires de recherche academique. Les detenteurs du

master peuvent pretendre a des fonctions d'ingenieur d'etude et de recherche en entreprise (services R&D) et

dans les instituts de recherche. Ils peuvent egalement poursuivre en doctorat.

PARCOURS

De part son enseignement pluridisciplinaire (informatique, mathematiques, biologie et bioinformatique) et sa

coloration sectorielle ciblee, cette mention ne possede qu'un seul parcours,Bioinformatique et Biologie des

Systemes.

A l'issue du master, l'etudiant dipl^ome aura acquis : les connaissances en programmationetgestion des donneespour accompagner des projets en biologie les comp etencesen traitements mathematiques des grands jeuxde donnees pour en extraire les infor- mations pertinentes

les d emarchesp ourd egager, apa rtirde di erentessources de donnees heterogenes, les relations entre

objets dans le butd'inferer des reseaux biologiques les m ethodesde modelisation dynamique des reseaux biologiquespour analyserin silicoleur compor- tement,

des comp etencesp ratiquespa rla realisation de nombreux projets individuels et collectifsen plus d'un

socle solide de connaissances theoriques.

l' autonomienecessaire pourconceptualiserles problemes lies a l'analyse des donnees biologiques etpour

mettre en place et/ou developperles reponses methodologiques adaptees pour resoudre la question biologique posee. PR ESENTATION DE L'ANNEE DE M1 BIOINFORMATIQUE ET BIOLOGIE DES

SYSTEMES

Organisation de l'annee de master 1 :

Au premier semestre(S7), une UE au choix (Algorithmique/Harmonisation des connaissances en Biologie)

permet aux etudiants suivant leur origine (Biologie ou Informatique) d'acquerir les bases de l'autre discipline.

Des UE communes leurs permettent ensuite d'acquerir les fondements disciplinaires de la formation en infor-

matique, mathematiques et bioinformatique. Enmathematiques, au travers de deux UE seront abordes d'une

part le traitement statistique des donnees biologiques et d'autre part l'initiation theorique aux bases de l'algebre

lineaire (calcul matriciel) et de l'analyse, notamment la resolution d'equations dierentielles necessaire pour la

4

modelisation de problemes dynamiques. Eninformatique, deux UE aborderont la programmation structuree et

les bases de donnees. Quatre UE seront dediees aux approches debioinformatique, l'une dediee aux concepts et

algorithmes sous-jacents aux principaux outils de comparaison de sequences biologiques, la seconde consacree aux

approches d'analyse des donnees de genomes, la troisieme aux traitements des reseaux d'interactions moleculaires

au travers de l'analyse de graphes et la quatrieme presentera des approches en genetique des populations et en

genetique statistique. Le second semestre(S8) propose des UE d'approfondissement en programmation (programmation orientee

objet) et en bioinformatique pour le traitement des donnees issues des approches a haut debit. Des UE permettent

d'aborder : l'extraction de connaissances a partir de grands jeux de donnees (Fouilles de donnees), le traitement des

donnees issues des techniques de sequencage a haut debit (Traitement des donnees postgenomiques), l'initiation

aux analyses d'evolution moleculaire. Deux UE au choix permettent d'acquerir un complement de formation soit

en modelisation moleculaire, soit en mathematiques (analyses statistiques multivariees). Deux UE de langues vivantes sont proposees l'une au S7 et l'autre au S8.

Activites de mise en situation: Une UE deprojet tuteureest propose au second semestre de M1 (3 ECTS).

De part un besoin de renforcement des competences disciplinaires, il n'y a pas de stage obligatoire prevu durant

l'annee de master 1, cependant les etudiants sontfortement encourages a eectuer un stage en n d'annee

universitaire sous couvert du M1(UE de 0 ECTS). De plus, denombreux projets individuels ou collectifsleur

sont demandes tout au long de la formation, de maniere a developper leur autonomie dans le travail maisegalement

leur aptitude a mener un projet d'equipe.

A l'issue du M1, les etudiants sauront concevoir et programmer des algorithmes fondamentaux d'analyses de

donnees biologiques, creer et exploiter des bases de donnees, realiser des analyses de sequences, utiliser les

logiciels d'annotation de genomes, traiter et analyser des grands jeux de donnees biologiques, analyser des graphes

et reseaux biologiques et reconstruire le scenario evolutif des sequences d'une famille de genes/proteines.

5

RUBRIQUE CONTACTS

CONTACTS PARCOURS

RESPONSABLE M1 BIOINFORMATIQUE ET BIOLOGIE DES SYST EMES

BARRIOT Roland

Email :

Roland.B arriot@ibcg.biotoul.fr

T elephone: 05 61 33 58 21

FARINAS Jer^ome

Email :

jerome.fa rinas@irit.fr

T elephone: 0561558343

SECR

ETAIRE PEDAGOGIQUE

FORLINO Caroline

Email :

ca roline.forlino@univ-tlse3.fr

T elephone: 0561558966

Universite Paul Sabalier

118 route de Narbonne

31062 TOULOUSE cedex 9

CONTACTS MENTION

RESPONSABLE DE MENTION BIO-INFORMATIQUE

FARINAS Jer^ome

Email :

jerome.fa rinas@irit.fr

T elephone: 0561558343

FICHANT Gwennaele

Email :

Gw ennaele.Fichant@ibcg.biotoul.fr

T elephone: 05 61 33 58 26

CONTACTS D

EPARTEMENT: FSI.BIOGEO

DIRECTEUR DU D

EPARTEMENT

LUTZ Christel

Email :

christel.lutz@univ-tlse3.fr

T elephone: 05 61 17 59 57

SECRETARIAT DU D

EPARTEMENT

ROLS Veronique

Email :

vrols@adm.up s-tlse.fr

T elephone: 05 61 55 81 88

Universite Paul Sabalier

118 route de Narbonne

31062 TOULOUSE cedex 9

6

TABLEAU SYNTH

ETIQUE DES UE DE LA FORMATIONpageCode Intitule UEECTSObligatoire FacultatifCoursCours-TDTDTPTP DEProjetStageStage ne

Premier semestre

10EMBIA1AM INTRODUCTION AUX BASES DE DONN

EES3O2010

11EMBIA1BM PROGRAMMATION EN BIOINFORMATIQUE3O1218

12EMBIA1CM BIOINFORMATIQUE DES S

EQUENCES3O8418

13EMBIA1DM BIOINFORMATIQUE POUR LA G

ENOMIQUE3O12612

14EMBIA1EM MATH

EMATIQUES POUR LA BIOLOGIE3O1416

15EMBIA1FM TRAITEMENT DES DONN

EES BIOLOGIQUES3O1018

16EMBIA1GM G

ENETIQUEEVOLUTIVE ET QUANTITATIVE3O1666

Choisir 1 UE parmi les 2 UE suivantes :

17EMBIA1IMHARMONISATION DES CONNAISSANCES EN BIOLOGIE3O24

18EMBIA1JMALGORITHMIQUE ET COMPLEXIT

E3O30

19EMBIA1KM TRAITEMENT DES GRAPHES ET R

ESEAUX BIOLO-

GIQUES3O1416

Choisir 1 UE parmi les 3 UE suivantes :

21EMBIA1UMANGLAIS3O24

22EMBIA1VMALLEMAND3O24

23EMBIA1WMESPAGNOL3O24

20EMBIA1TM STAGE FACULTATIF3F0,5

Second semestre

24EMBIA2AM PROGRAMMATION AVANC

EE ET GENIE LOGICIEL6O2832

25EMBIA2BM TRAITEMENT DES DONN

EES POSTGENOMIQUES6O3030

26EMBIA2CM PROJET TUTEUR

E3O850

27EMBIA2DM FOUILLE DE DONN

EES3O1416

28EMBIA2EM

EVOLUTION MOLECULAIRE3O12612

Choisir 2 UE parmi les 3 UE suivantes :

29EMBIA2FMINTRODUCTION

A LA MODELISATION MOLECULAIRE3O204

7 pageCode Intitule UEECTSObligatoire FacultatifCoursCours-TDTDTPTP DEProjetStageStage ne

30EMBIA2GMANALYSE DES DONN

EES MULTIVARIEES3O1020

31EMBIA2HMMOD

ELE LINEAIRE AVANCE3O1216

Choisir 1 UE parmi les 4 UE suivantes :

33EMBIA2VMANGLAIS3O24

34EMBIA2WMALLEMAND3O24

35EMBIA2XMESPAGNOL3O24

36EMBIA2YMFRANCAIS GRANDS D

EBUTANTS3O24

32EMBIA2IM INITIATION JURIDIQUE3F24

8

LISTE DES UE

9

UEINTRODUCTION AUX BASES DE DONN

EES3ECTS1

ersemestreEMBIA1AMCours-TD : 20h , TP : 10h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

YIN Shaoyi

Email :

shao yi.yin@irit.fr

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

L'objectif de ce cours est d'apprendre aux etudiants de concevoir une base de donnees et de l'interroger en algebre

relationnelle ainsi qu'en language declarative tel que le language SQL.

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

1. Denition, objectifs des bases de donnees et fonctions des SGBD

2. Modeles de donnees

- Modele conceptuel : modele Entite/Association E/A - Modele logique : modele relationnel

3. Algebre relationnelle

4. Langages de denition et de manipulation des bases de donnees relationnelles

- LDD : Langage de Denition de Donnees - LMD : Langage de Manipulation de Donnees R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Gardarin G., "Bases de donnees", Edition Eyrolles, 2003 (ISBN 2-212-11281-5).

MOTS-CL

ES bases de donnees relationnelles, modelisation, algebre relationnelle, LDD, LMD, language SQL 10

UEPROGRAMMATION EN BIOINFORMATIQUE3ECTS1

ersemestreEMBIA1BMCours-TD : 12h , TP : 18h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

PELLEGRINI Thomas

Email :

thomas.p ellegrini@irit.fr

T elephone: 05 61 55 68 86

FICHANT Gwennaele

Email :

Gw ennaele.Fichant@ibcg.biotoul.fr

T elephone: 05 61 33 58 26

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

Apprentissage de la programmation structuree avec des langages imperatifs.Savoir utiliser des structures clas-

siques. Mise en uvre en utilisant un langage imperatif. Utilisation de bibliotheques de programmation dediee a

la bioinformatique, notamment pour la manipulation de sequences (nucleiques et proteiques) ainsi que l'exploi-

tation de diverses sources et format de donnees.

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

Notions fondamentales

* Expressions : types de donnees elementaires, aectation, operateurs arithmetiques * Conditions : structures conditionnelles / expressions booleennes * Iterations : structures iteratives, types listes et cha^nes de caracteres * Fonctions denies par le programmeur * Gestion des entrees et sorties : interactif, lecture et ecriture de chiers, formats compresses

Notions complementaires

* Types structures : dictionnaires * Expressions regulieres * Modules : importation et creation

* Modules speciques : matplotlib (graphique), biopython (bio-informatique), numpy (algebre), pandas (analyse

de donnees) * Algorithmes de tri * Algorithmes de comptage, de recherche et de comparaison de sequences ADN PR

E-REQUIS

Algorithmique (UE EMBIA1JM)

R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Apprendre a programmer avec Python 3, Gerard Swinnen, Eyrolles

MOTS-CL

ES

Algorithmique, structures, instructions conditionnelles, programmation imperative. Biopython, sequences genomiques

, annotations structurees, ontologies. 11

UEBIOINFORMATIQUE DES S

EQUENCES3ECTS1

ersemestreEMBIA1CMCours-TD : 8h , TD : 4h , TP : 18h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

MATHE Catherine

Email :

mathe@lrsv.ups-tlse.fr

T elephone: 05 34 32 38 07

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

Comprendre les concepts et algorithmes sous-jacents aux principaux outils de comparaison de sequences biolo-

giques an d'^etre capable de choisir la methode la plus pertinente pour repondre a une problematique

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

Les cours viseront a montrer la dierence entre un alignement exact (Needleman et AW56 Smith et Waterman)

ou approche via des heuristiques (type BLAST); l'inter^et de la methode de programmation dynamique pour la

comparaison de sequences; comprendre les dierentes approches en alignement multiple de sequences : methodes

locales et globales, progressives versus iteratives; conna^tre les methodes de caracterisation (signature, prole) et

la recherche de motifs communs entre plusieurs sequences.

La mise en pratique de ces dierentes methodes sera faite lors de seances de travaux diriges et pratiques, en

insistant sur leurs avantages ou leurs limites. PR

E-REQUIS

Connaissance de biologie moleculaire et de bases en bioanalyse (contenu des banques, interrogation, recherche

d'homologues) R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Bio-informatique. Principes d'utilisation des outils. 2010. D. Tagu, J.L. Risler, coord. Ed Quae Bioinformatique - Cours et applications. 2eme edition. 2015. G. Deleage et M. Gouy. Dunod

MOTS-CL

ES Algorithmes pour la comparaison de sequences - heuristique - proles 12

UEBIOINFORMATIQUE POUR LA G

ENOMIQUE3ECTS1

ersemestreEMBIA1DMCours-TD : 12h , TD : 6h , TP : 12h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

FICHANT Gwennaele

Email :

Gw ennaele.Fichant@ibcg.biotoul.fr

T elephone: 05 61 33 58 26

OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE

Cet enseignement permettra aux etudiants d'acquerir les approches d'analyses des donnees de genomes, plus

particulierement l'annotation des sequences genomiques et la genomique comparative. Les concepts et les ques-

tions biologiques sous-jacents a ces approches seront abordes et seront suivis de leur mise en pratique sur des cas

concrets.

DESCRIPTION SYNTH

ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS

Les cours aborderont :

1) la description de la conception d'un predicteur de gene et des dierentes methodes qui doivent ^etre mises

en uvre pour eectuer les mesures necessaires sur la sequence genomique analysee et comment ces dierentes

informations sont integrees dans un modele de structure de gene qui sera ensuite implemente dans une solution

logicielle permettant de realiser la prediction de la structure optimale. Parmi ces approches, les modeles de Markov

caches (HMM) permettant de realiser des modeles probabilistes d'une suite de problemes lineaires labellises seront

plus particulierement developpes.

2) la description des concepts et des hypotheses fonctionnelles qui sous-tendent les approches de genomique

comparative.

3) la description des methodes d'alignement de genomes qui permettent d'identier les regions coeurs de l'en-

semble des genomes analyses et qui sont donc utilisees en genomique comparative.

Les seances de TD permettront d'illustrer les approches exposees en cours par l'analyse de problematiques

biologiques tirees de publications scientiques en anglais. Les seances de TP mettront en pratique, sur ordinateur,

les approches theoriques decrites en cours. R

EFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Biological sequences analysis : Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids (1998) R. Durbin, S. Eddy, A.

Krogh, G. Mitchison. Cambridge University Press.

MOTS-CL

ES

Annotation de genomes - Modele de Markov cache - genomique comparative - alignement de genomes - syntenie

13

UEMATH

EMATIQUES POUR LA BIOLOGIE3ECTS1

ersemestreEMBIA1EMCours-TD : 14h , TP : 16h

ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE

MOUYSSET Sandrine

Email :

sandrin e.mouysset@irit.fr

BARRIOT Roland

Email :

quotesdbs_dbs25.pdfusesText_31

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