Descriptif
Dans ce cours, nous introduisons la technologie bioinformatique fondamentale pour l'analyse des données de séquençage. Nous nous concentrerons sur la compréhension des méthodes informatiques fondamentales qui permettent le traitement direct et d'importantes analyses en aval. Le cours consacre environ un tiers de son temps à discuter des algorithmes de graphes pour l'assemblage des génomes ainsi que de la structure d'index pour la cartographie des données de séquençage de la prochaine et de la troisième génération. Nous présenterons ensuite des méthodes d'annotation, d'alignement et de recherche de motifs et consacrerons une partie à la phylogénomique. Un autre domaine d'intérêt est l'analyse des expériences basées sur le séquençage de l'ARN, afin de révéler la structure et les interactions des ARN. Nous nous pencherons ici sur la combinaison de la structure de l'ARN et de la prédiction des interactions, en insistant sur leur intégration avec les données expérimentales. De plus, nous discuterons des applications des techniques d'apprentissage automatique dans l'analyse, par exemple les méthodes de noyaux spécialisés.
Objectifs pédagogiques
Dans ce cours, les étudiants auront un aperçu des méthodes bioinformatiques fondamentales dans l'analyse des données de séquençage et des expériences basées sur le séquençage. Ils auront la possibilité de se familiariser avec les concepts algorithmiques fondamentaux et de voir leur intérêt dans l'analyse bioinformatique moderne. Lors de cours pratiques, les étudiants se familiariseront avec la réalisation et d'autres aspects pratiques des méthodes, ce qui leur permettra d'approfondir la théorie de base.
Ce cours sera utile et intéressant pour diverses raisons. D'une part, il permettra aux étudiants d'évaluer les méthodes existantes et futures dans ce domaine ou simplement d'appliquer les outils d'analyse existants avec plus de succès grâce à la compréhension de leur fonctionnement interne. D'autre part, le cours vise à fournir des bases solides pour les développements futurs dans l'analyse de séquençage grâce à une compréhension détaillée des principes, des limites actuelles et du potentiel de la technologie clé dans le domaine.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
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