Programme d’études 2019-2020English
Bioinformatique
Unité d’enseignement du programme de Master en biochimie et biologie moléculaire et cellulaire à la Faculté des Sciences

Les étudiants sont invités à consulter les fiches ECTS des AA pour prendre connaissance des modalités d’évaluation prévues pour la fin du Q3

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M1-SCBBMC-003-MUE ObligatoireDELGRANGE OlivierS829 - Informatique théorique
  • DELGRANGE Olivier

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français15000022.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-BIOG-143Bioinformatique150000Q1100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Maîtriser les techniques de communication
    • -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents
  • Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
    • -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome

Acquis d'apprentissage UE

A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront en mesure de comprendre les mécanismes simples de résolutions informatiques de problèmes (algorithmes). Ils seront capables de développer des algorithmes simples sur des données issues de la biologie moléculaire (les séquences génétiques).  Les étudiants seront en mesure d'expliquer les méthodes d'alignement de séquences et la problématique du séquencage de génomes. Ils pourront évaluer la complexité d'algorithmes simples et expliquer le fait des problèmes aient une complexité intrinsèque qui les rend insolubles en pratiques (NP-complétude).
Ils seront en mesure d'écrire de petits scripts système pour automatiser des tâches de bioinformatique.

Contenu de l'UE

Algorithmique; bioinformatique; banques de séquences; pseudo-langage; variables; complexité d'algorithmes et complexité de problèmes; efficacité; dot-plot; alignements de séquences; matrices de substitution; NP-complétude; assemblage de fragments d'ADN 

Compétences préalables

Notions de biochimie et de biologie moléculaire; manipulation d'un ordinateur personnel et d'Internet

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

  • Néant

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Examen oral charge d'évaluer la maitrise des concepts (100%)

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

  • Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
S-BIOG-143
  • Cours magistraux
  • Conférences

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-BIOG-143
  • Face à face

Supports principaux

AASupports principaux
S-BIOG-143Note de cours - Bioinformatique (Introduction à l'algorithmique) - Olivier Delgrange

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-BIOG-143Sans objet

Supports complémentaires

AA
S-BIOG-143

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-BIOG-143Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-BIOG-143- Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner, An Introduction to BioInformatics Algorithms, MIT Press, 2004

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
S-BIOG-143Autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 13/07/2020
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be