2018-2019 / INFO0954-1

Advanced biological data analysis

Durée

10h Th, 30h TD

Nombre de crédits

 Master en bioinformatique et modélisation, à finalité5 crédits 

Enseignant

Marilaure Grégoire, Patrick Meyer

Coordinateur(s)

Patrick Meyer

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Ce cours introduit les principes de bases de l'apprentissage machine (réseaux de neurones, arbres de décision, classifieurs Bayésiens,...) ainsi que les méta-heuristiques, en particulier les méthodes bio-inspirées (algorithmes génétiques, optimisation fourmis, recuit simulé,...). La plupart des méthodes seront utilisées en sessions pratiques en utilisant le language R avec comme objectif principal: la sélection d'une signature génétique à partir de données RNA-seq.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Comprendre les principes de base des méthodes d'apprentissage machine et des méta-heuristiques bioinsiprées jusqu'à leur utilisation pratique en R.

Savoirs et compétences prérequis

Savoir programmer en R devrait déjà avoir été acquis pour ce cours (par exemple avec le cours de STAT0077 ou INFO0956, les cours d'analyse de données biologiques).

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Une bonne partie du cours consistera à implémenter des exemples simples pour se familiariser avec l'implémentation de méthodes.

Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)

Cours en présentiel, exercices en classes, exercices à faire par soi-même.

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor (Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology) 2nd Edition by Sorin Draghici

Modalités d'évaluation et critères

Examen oral avec présentation d'article ou de méthode classique, avec des questions théoriques reliées au cours. Un projet R conséquent contribuera à la cote finale.

Stage(s)

Remarques organisationnelles

Contacts

Prof. Patrick Meyer,
BioSys Lab e-mail: Patrick.Meyer@uliege.be tel : 04366 3030