En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées,
notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
3 crédits
30.0 h + 10.0 h
Q1
Enseignants
Gatto Laurent;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
This bioinformatics and high throughput biology data analysis course will teach how to analyse contemporary omics data using open source tools such as Bioconductor packages. At the end of the course, students will have analysed omics experiments, including data transformation and normalisation, and the statistical analysis and interpretation thereof.
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 analysé des données omiques haut débit, y compris les transformations et normalisation et l'analyses et l'interprétation statistique des celles-ci. Des jeux de données publics seront utilisés pour pratiquer en particulier · L'assemblage et annotation de séquençage haut débit. · Des données de transcriptomique de microarrays et RNA-Seq. · Des données de spectrométrie de masse et de protéomique quantitative. · Des données de spectrométrie de masse et de métabolomiques. · Des données épigénétiques de Chip-Seq. · Des données génomiques, y compris l'appel de variants et priorisation. · L'interrogation de bases de données publiques. |
Support de cours
- Cours en ligne et informations complémentaires sur moodle. Obligatoires.
Faculté ou entité
en charge
en charge
SBIM
