2021-2022 / GBIO0031-1

Learning from genomic data

Durée

150h Proj.

Nombre de crédits

 Master : ingénieur civil biomédical, à finalité5 crédits 
 Master : ingénieur civil en informatique, à finalité5 crédits 
 Master en sciences informatiques, à finalité5 crédits 

Enseignant

Kristel Van Steen

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

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

Les étudiants ont un problème de recherche actif qui nécessite une analyse génomique détaillée à grande échelle. Les spécificités du problème de recherche sont fournies par le superviseur ou par des efforts de collaboration continus. Cette année portera sur «l'épistasie» et la réduction de l'écart entre les résultats statistiques et la pertinence biologique.
En fonction de la nature des données, les étudiants peuvent choisir des méthodes d'analyse paramétriques ou non-paramétriques, des outils analytiques statistiques ou d'apprentissage automatique. Toutes les techniques de cours antérieurs qui se rapportent à ce problème sont autorisés
Vu la nature interdisciplinaire du projet, les étudiants peuvent travailler en groupes de 2 ou 3.  Lors de la finalisation du projet, chacun préparera un rapport individuel.  Il n'y a pas de séance en classe si ce n'est celle durant laquelle le problème du projet sera introduit. Une aide théorique et pratique est offerte à la demande.

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

En utilisant les données fournies, Les étudiants sont capable d'appliquer et de renforcer les connaissance acquises sur un problème pratique de statistique génétique. En particulier,les étudiants sont capable d'effectuer une analyse d'interaction d'association génétique solide et détaillée, utilisant les outils informatiques disponibles appropriés, couvrant les aspects suivant d'un pipeline d'analyse: nettoyage de données, analyse statistique, interprétation, rapport. 

Savoirs et compétences prérequis

Un bagage en biostatistique, bioinformatique ou statistique génétique est utile. Alternativement, on a pris l'un des cours suivants: GBIO0002, GBIO0009, GBIO0030.

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

Lors d'une reunion de démarrage, le problème et les données sont présentés.   Les étudiants peuvent utiliser leurs propres données avec l'accord du responsable du cours. Les étudiants peuvent travailler seuls (décourageant) ou en groupes de maximum 3 étudiants.  Plusieurs groupes peuvent travailler sur un set de données réelles identique ou different (selon la disponibilité).   La supervision est assure par des membres du groupe BIO3 au GIGA ou au département EEI de la Faculté des Sciences Appliquées.  Des reunions de groupe avec les superviseurs peuvent être organisées sur demande. Au terme du projet, chacun prepare un rapport et le defend oralement.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Principalement à distance

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Il n'y a pas de livre obligatoire. L'information essentielle est postée sur les site http://bio3.giga.ulg.ac.be/archana_bhardwaj/?Courses

 
 

Modalités d'évaluation et critères

Le score final est basé sur un rapport et sa défense orale utilisant les 5 critères suivants :


  • Aptitude à formuler le problème de recherché et le contexte (introductions, description de données)
  • Présentation de la procédure d'analyse (méthodes, section d'analyse)
  • Qualité de l'analyse (validité des résultats)
  • Input créatif (outil analytique, remplissage, conclusion)
  • Qualité du rapport et présentation des slides

Stage(s)

Remarques organisationnelles

Le projet se déroule au cours du second semestre.
Examen en juin.
Selon le nombre d'étudiants qui s'inscrivent à ce cours, le contenu et l'organisation pratique peuvent être adaptés, afin de maximiser l'expérience dans un environnement multidisciplinaire.

Contacts

Kristel Van Steen - e-mail kristel.vansteen@uliege.be
Assistant: à communiqué
Mode de contact préféré: e-mail (mentionner GBIO0031 dans le titre du sujet) ou contact personnel, après le cours ou sur rendez-vous. Réunions en ligne lorsque la situation COVID-19 l'exige.