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Nouveauté : cours ouvert pour une durée longue
For english speakers or those who want to learn about bioinformatics in english: an english version of this course is available here.
Dans ce cours, nous verrons comment l’informatique permet d’interpréter le texte des génomes. Doté d’algorithmes adaptés, mis en œuvre sous forme de programmes efficaces, l’ordinateur produit des prédictions quant à la localisation des milliers de gènes d’un organisme vivant et les fonctions que remplissent les protéines qu’ils codent.
Vous n’êtes pas biologiste ? Ce cours vous apportera les connaissances nécessaires à la compréhension des entités et phénomènes biologiques impliqués : cellule, chromosome, ADN, génome, gènes, transcription, traduction, code génétique, protéines, tous ces termes et d’autres encore vous seront expliqués dans ce contexte de l’interprétation des génomes par des moyens informatiques.
Vous n’êtes pas informaticien ? Ce cours se veut simultanément une introduction à l’algorithmique sur des séquences de caractères. Recherche de motifs, similarité de séquences, chaînes de Markov, reconstruction d’arbres phylogénétiques. Les algorithmes de base impliqués dans ces démarches seront présentés.
Vous n’êtes ni biologiste, ni informaticien ? Ce cours est une opportunité pour aborder conjointement la génomique et l’algorithmique, ou si vous préférez, l’algorithmique et la génomique…
Grâce à un outil dédié (notebooks iPython), vous aurez la possibilité de faire exécuter les algorithmes présentés et d’apprécier ainsi leur pertinence sur des données réelles. Et si vous souhaitez aller encore plus loin, cet outil vous permettra de modifier les programmes écrits en Python qui mettent en œuvre les algorithmes, voire d’en écrire de nouveaux et de les tester.
Prerequisite
Une culture scientifique de niveau bac scientifique facilitera la compréhension des notions abordées.
Syllabus
- Semaine 1 : ADN et séquences génomiques
- Semaine 2 : Gènes et protéines
- Semaine 3 : Prédiction des gènes
- Semaine 4 : Comparaison de séquences
- Semaine 5 : Arbres phylogénétiques
Instructors
François RECHENMANN
François Rechenmann bénéficie d’une expérience de plus de 30 ans de recherche en bioinformatique chez Inria, plus particulièrement au sein des équipes Helix, puis Ibis dont les activités sont axées sur la biologie numérique. Les logiciels d’analyse de génomes issus de ces travaux de recherche ont fait l’objet de transferts industriels à l’origine de l’entreprise Genostar.
Thierry Parmentelat
Thierry Parmentelat a mené une carrière hybride entre les mondes académique et industriel. Ses centres d'intérêt couvrent les langages de programmation, les réseaux, et l'algèbre. Actuellement ingénieur de recherche chez Inria, Thierry Parmentelat utilise Python depuis plus de 10 ans pour ses travaux de recherche, ainsi que pour le développement des plateformes expérimentales dont il a la charge.
Content Designer
The French Institute for Research in Computer Science and Automation (French: Institut national de recherche en informatique et en automatique) is a French national research institution focusing on computer science and applied mathematics. It was created under the name Institut de recherche en informatique et en automatique (IRIA) in 1967 at Rocquencourt near Paris, part of Plan Calcul. Its first site was the historical premises of SHAPE (central command of NATO military forces). In 1979 IRIA became INRIA. Since 2011, it has been styled inria.
INRIA is a Public Scientific and Technical Research Establishment (EPST) under the double supervision of the French Ministry of National Education, Advanced Instruction and Research and the Ministry of Economy, Finance and Industry.
Platform
France Université Numérique is the broadcaster of the online courses of French higher education institutions and their partners.
It operates several platforms of diffusion, of which the best known, FUN MOOC, is the first French-speaking academic platform worldwide. Thanks to many partner institutions, this platform offers a vast catalog of courses enriched daily with various themes and current events.
Bon MOOC de vulgarisation de la bioinformatique, permettant de comprendre les contraintes et enjeux du contexte (génomique) et les premières approches de solution (algorithmie). Au passage on découvre que l’homme n’a rien inventé dans le codage, la nature le fait avec l’ADN depuis la nuit des temps … La plateforme propose un environnement de test en python (notebooks iPython) permettant de s’affranchir des problèmes d’installation.
Ce MOOC est très intéressant pour s'initier aux raisonnements de la bio-informatique. Cependant, les algorithmes présentés ne sont pas nécessairement ceux en usage actuel en biologie, ces derniers étant survolés car peut-être trop complexes à présenter. Il est préférable de suivre une formation initiale sous Python avant de se lancer dans ce MOOC afin de bien tirer parti des programmes écrits en compléments/exercices.
