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notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
3 crédits
15.0 h + 20.0 h
Q2
Enseignants
Gatto Laurent;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Ce cours introductif à la bioinformatique et sciences des données appliquées aux sciences biomédicales introduira les méthodologies et technologies utilisées en bioinformatique. Les étudiants apprendront comment gérer un projets bioinformatique et comment manipuler et visualiser des jeux de données de tailles moyennes.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 | A l'issue de ce cours, les étudiants auront une comprehension que ce qu'est la bioinformatique et quand la bioinformatique leur sera requise. Ils seront également en mesure de 1. Analyser un problème bioinformatique simple, proposer une solution informatique pour le résoudre et la mettre en oeuvre. 2. Décomposer un problème simple en sous-problèmes et les résoudre sous forme de scripts d'analyse. 3. Lire et comprendre des scripts d'analyse existants. 4. Utiliser des outils informatiques de support à la programmation. 5. Exploiter la documentation technique du langage informatique R et des vignettes Bioconductor. 6. Réaliser des scripts R et rapports d'analyse de petite taille en Rmd. Eu égards de référentiel des acquis d'apprentissage du programme de bachelier en sciences biomédicales, ce cours contribue au développement, à l'acquisition et a l'évaluation des acquis suivants: 2a, 2c, 3c, 5a, 5b, 5c, 5d |
Contenu
Ce cours introductif à la bioinformatique abordera les thèmes suivants :
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Qu'est-ce que la bioinformatique et quelles sont ses domaines d'applications.
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Technologies and méthodologies utilisées en bioinformatique
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Introduction aux technologies et données omiques.
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Gestion de projet d'analyse de données et recherche reproductible.
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Organisation de données dans des tableurs.
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Utilisation de l'environnement de programmation RStudio.
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Notions pratiques d'analyse de données et de programmation sous en R.
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Introduction aux structures de données élémentaires sous R.
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Manipulation et visualisation de données.
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Analyses et structures de données haut-débit avec R et Bioconductor.
Méthodes d'enseignement
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Le cours sera dispensé sous forme de travaux pratiques, au cours desquels les étudiants seront amenés à réaliser des exercices de programmation suivant des problèmes concrets rencontrés en sciences biomédicales, en utilisant le langage de programmation R et l'environnement de programmation RStudio.La présence des étudiants à l'ensemble des cours (volumes 1 et 2) est obligatoire. Les présences seront comptabilisées. En case de trois absences non justifiées, l'étudiant(e) pourra se voir refuser la participation aux examens de fin de cours.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
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Évaluation continue: les étudiant(e)s seront interrogé(e)s tout au long du cours. Ceux et celles obtenant une moyenne supérieure ou égale à 12 pourront être dispensé(e)s de l'examen final.L'examen se fera sur ordinateur ; les étudiants prépareront un rapport reproductible en Rmd sous RStudio, répondant à des exercices et préparant des analyses de petites tailles tels que présentés et pratiqués durant le cours. Les cotes des interrogations n'entreront plus en compte en cas de présentation de l'examen.
Ressources
en ligne
en ligne
Le cours est accessible en ligne: https://uclouvain-cbio.github.io/WSBIM1207/
Support de cours
- cours en ligne et informations complémentaires sur moodle. Obligatoires.
Faculté ou entité
en charge
en charge
SBIM