Durée
30h Th, 15h Pr, 15h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Coordinateur(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Dans ce cours, des concepts génétiques et bio-informatiques sont introduits afin de comprendre un ensemble de problèmes liés à l'analyse de données. Pour aborder ces problèmes, divers outils et approches analytiques sont expliqués et illustrés. Les thématiques abordées incluent notamment :
- Les types de données en génomique, transcriptomique et protéomique
- Les plateformes et techniques de génération de données
- La bio-informatique et l'analyse de données (y compris la reproductibilité et les pratiques professionnelles)
- Les études d'association pangénomiques (GWAS)
- L'analyse de réseaux
- La microbiomique
- Les analyses transcriptomiques
- Les réseaux métaboliques liés à la transcriptomique
- Les approches intégratives pour traduire les résultats en applications cliniques
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À la fin de ce cours, les étudiants seront capables de décrire et de comparer les principaux types de données omiques ainsi que les plateformes qui les génèrent, ainsi que les approches bio-informatiques utilisées pour analyser ces données. Ils seront en mesure de reconnaître les possibilités et les limites des différents types de données et méthodes, et de réfléchir de manière critique aux hypothèses, écueils et opportunités inhérents à ces analyses. Les étudiants développeront une attitude informée et prudente vis-à-vis de l'analyse de données, leur permettant d'évaluer si les analyses sont réalisées de manière appropriée, plutôt que de les exécuter eux-mêmes en profondeur.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, III.1, III.2, III.3, V.2, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme de bachelier ingénieur civil.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, III.1, III.2, III.3, V.2, VI.1, VI.2, VII.1, VII.2, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en informatique.
Savoirs et compétences prérequis
Un bagage en biomédecine est utile mais pas essentiel
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Le cours combine des cours magistraux interactifs avec des séances de discussion structurées afin d'accompagner les étudiants à travers les aspects fondamentaux et avancés de l'analyse de données omiques.
Partie I (données et technologies)
L'enseignement porte sur les types de données (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique), les plateformes qui les génèrent, ainsi que sur les premières étapes analytiques (« analyses de bas niveau » ou first-line analytics) nécessaires pour transformer les mesures brutes en données exploitables. Ces étapes incluent le contrôle qualité, l'alignement, la quantification, la normalisation, le filtrage et l'annotation, selon le type d'omics. Bien que la Partie I reste basée sur des cours magistraux cette année, les étudiants sont invités à s'impliquer activement dans les exemples et les schémas conceptuels, ce qui les prépare aux éléments plus appliqués de la Partie II.
Partie II (analyses de haut niveau)
L'enseignement est structuré autour d'éléments récurrents dans chaque séance thématique afin d'assurer une cohérence entre les sujets et de soutenir une population étudiante hétérogène :
- Mise en contexte conceptuelle - De quoi traite l'étude X et pourquoi la réaliser (par ex. GWAS, expression différentielle des gènes, cartes métabolomiques) ? Quelles questions biologiques peut-elle aborder, et quelles sont les hypothèses ou les écueils courants ?
- Aperçu des méthodes - Présentation des pipelines analytiques typiques, des outils les plus utilisés et des liens avec des applications translationnelles telles que l'interprétation de maladies ou le développement de médicaments.
- Travail de groupe et production - Les étudiants travaillent soit (a) sur des exercices computationnels guidés (p. ex. scripts RMarkdown pré-écrits), soit (b) sur des activités d'apprentissage basées sur des problèmes (p. ex. reconstituer à rebours l'analyse d'un article scientifique). Les groupes produisent ensuite une courte sortie (poster, diapositive ou schéma) résumant la question biologique, la stratégie analytique, les résultats/visualisations et une réflexion critique, suivie d'un échange et de retours entre pairs.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel
Informations complémentaires:
Le cours se déroulera en présentiel. Des séances en ligne n'auront lieu qu'à titre exceptionnel, par exemple dans le cas d'une conférence invitée ou de circonstances imprévues (p. ex. évolution du COVID-19). Le cours est structuré en deux blocs consécutifs (partie I et partie II), couvrant des éléments de génétique et de bio-informatique.
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Il n'existe pas de manuel unique couvrant tous les aspects du cours.
Les notes de cours (diapositives et pièces justificatives comme référence)
seront fournies pendant le cours.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )
Informations complémentaires:
La performance des étudiants sera évaluée principalement au moyen d'un examen écrit, comprenant des questions ouvertes et des QCM.
En réponse aux retours des étudiants des années précédentes, un crédit supplémentaire est accordé pour le travail réalisé à domicile ou dans le cadre de travaux de groupe. Jusqu'à 1 point (sur 20) peut être obtenu grâce à la participation active aux travaux de groupe ou à la réalisation des exercices sur R.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Langue du cours: Anglais/ Français
Le cours a lieu lors du premier quadrimestre. L'agenda détaillé et les communications sont disponibles sur le site web du cours.
Contacts
Équipe enseignante et coordonnées
-
Kristel Van Steen - kristel.vansteen@uliege.be
Responsable de l'ensemble du cours et de la Partie II (Bioinformatique - analyses de haut niveau)
-
Franck Dequiedt - fdequiedt@uliege.be
Responsable de la Partie I (Génétique - données et technologies)
Association d'un ou plusieurs MOOCs
Aucun MOOC n'est associé à ce cours.