Bioinformatique : algorithmes et génomes
INRIA
FUN
date_range 开始2019年5月13日
event_note 结束于2020年5月13日
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关于内容

Nouveauté : cours ouvert pour une durée d'un an

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.

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前提

Une culture scientifique de niveau bac scientifique facilitera la compréhension des notions abordées.

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课程大纲

  • 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
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教师

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.

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内容设计师

L'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) est un institut de recherche français en mathématiques et informatique. Créé le 3 janvier 1967 dans le cadre du Plan Calcul, il a le statut d'établissement public à caractère scientifique et technologique.

Son objectif est de mettre en réseau les compétences et talents de l'ensemble du dispositif de recherche français et international, dans ses domaines de compétence.

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平台

France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
 

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Ce cours est super. Le fait de mélange génome et algorithmique est une super idée. J'ai bien aimé même si j'aurais aimé de la vrai programmation avec un vrai langage (peut-être dans la prochaine session je crois)

Laurent Hasen
Laurent Hasen,
发布于 2016年3月25日
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发表于 2017年7月9日
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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.

Laurent Hasen,
发表于 2016年3月25日
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Ce cours est super. Le fait de mélange génome et algorithmique est une super idée. J'ai bien aimé même si j'aurais aimé de la vrai programmation avec un vrai langage (peut-être dans la prochaine session je crois)