2025-2026
Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2218 intitulée :
Techniques bioinformatique 1
Bachelier en sciences de l'ingénieur industriel / Bloc 2
- groupe technologies des données du vivant
Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc Complémentaire
- Passerelle Info
- Passerelle Bio/Chimie/Agro
Informations
Responsable d'UE : David COORNAERT
Bloc : BAC2 TL, MA0 LDT
Période : 2e quadrimestre
Durée : 44 h
Crédits : 4 ects
UE Prérequises : aucune
UE Corequises : aucune
Activité d'apprentissage (AA)
- Ressources et algorithmes bioinformatiques : 44 h, David COORNAERT
Connaissances et compétences préalables
-
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
- Compétences disciplinaires
- Valider une théorie ou un modèle par la mise en place d’une démarche expérimentale.
- Mettre en œuvre des techniques d’algorithmique et de programmation et utiliser les outils numériques spécifiques aux sciences et techniques de l’ingénieur.
- Compétences transversales et linguistiques
- Utiliser les outils numériques collaboratifs.
- Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet.
- Analyser une situation en adoptant une démarche scientifique.
Acquis d'apprentissage spécifiques
acquérir les principes fondamentaux de la programmation dynamique, méthode algorithmique pour résoudre des problèmes d'optimisation.
développer des capacités d'analyse
identifier les dimensions de problèmes,
Contenu de l'AA
Explorer les pistes de résolutions qu'il est envisageable de transposer informatiquement afin de répondre aux problèmes fondamentaux de la bioinformatique :
Les problèmes des bioinformaticiens sont relatés à de nombreux problèmes d'optimalisation qui si ils sont programmés de manière naïve s'avèrent rapidement instaisfaisant car demandant des temps d'exécution croissant de manière exponentielle.
Nous allons découvrir des procédés logiques permettant d'interroger un système en un temps directement proportionnel à la taille du problème au travers de 4 situations typiquement rencontrées par les bioinformaticiens.
Nous allons également découvrir comment on peut transposer ces procédés en un programme python concis.
Répartition des heures
24 h de théorie, 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche inductive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français
Supports
Notes d'exercices
Ressources bibliographiques
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
50 % oral
50 % pratique