Département des Sciences et technologies

2024-2025

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #2185 intitulée :

Séquencage nouvelle génération

Bachelier en Biotechnique / Bloc 3
- option Bioinformatique

Informations

Responsable d'UE : David COORNAERT

Bloc : BIO3

Période : 1er quadrimestre

Durée : 70 h

Crédits : 6 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises :

  • Service web bioinformatique

Activités d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

-

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

capacité à définir le processus adéquat pour traiter des données NGS dans le cadre d'une recherche en particulier

aptitude à exploiter les ressources existantes pour les intégrer à un projet de recherche

Contenu des AA

Exploitation des ressources bioinformatiques

Le séquençage nouvelle génération (NGS) s'insinue dans tout les pans de la recherche biologique, les banques de données sont engorgées journalièrement de ce nouveau type de données dans leur différentes phases de maturation ; données brutes, filtrées, nettoyées, assemblées, corrigées.

Nous allons adresser ces questions en puisant abondamment au sein des banques afin de répéter les différentes étapes de finalisation allant des données brutes initiales pour finir par un résultat d'analyse complet : génome complet, analyse des variations dans le profil d'expression par exemple. Nous allons "rejouer" les travaux effectués lors des stages/TFEs des étudiants des années précédentes lorsque les dites données sont rendues publiques.

Algorithmes du séquençage haut débit

L'avénement des nouvelles techniques de séquençage a inversé la manière dont les biologistes assemblaient les "séquences" obtenues en un tout : "le génome".

Ces nouvelles technologies ont aussi implanté le "séquençage" dans des recherches qui n'ont pas pour visée d'établir un "génome", mais plutot par exemple d'explorer les proportions des différentes espèces dans un milieu donné (métagénomique), de comparer les niveaux d'expression des gènes (transcriptomique) entre des tissus différents, malades ou sains, après et sans traitement par exemple.

Selon la visée de la recherche particulière en question, les données de séquençage devront être utilisées différemment, nécessitant des outils informatiques algorithmiques différents, que nous allons découvrir.

Répartition des heures

Exploitation des ressources bioinformatiques : 10 h de théorie, 25 h d'exercices/Labos

Algorithmes du séquençage haut débit : 10 h de théorie, 25 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

Exploitation des ressources bioinformatiques : cours magistral, approche par projets, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Algorithmes du séquençage haut débit : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels

Langues d'enseignement

Exploitation des ressources bioinformatiques : français

Algorithmes du séquençage haut débit : français

Supports

Exploitation des ressources bioinformatiques : copies de présentations, notes d'exercices

Algorithmes du séquençage haut débit : copies de présentations, notes d'exercices

Ressources bibliographiques

Exploitation des ressources bioinformatiques

-

Algorithmes du séquençage haut débit

-

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note aux AA

Langues d'évaluation :

Pondération par AA :

  • Exploitation des ressources bioinformatiques : 50 %
  • Algorithmes du séquençage haut débit : 50 %

Modalités d'évaluation :

Exploitation des ressources bioinformatiques :

examen oral avec exercice pratique

Algorithmes du séquençage haut débit :

examen oral avec exercice pratique