Durée
25h Th, 15h Pr, 35h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
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
Ce cours renforce les compétences en résolution de problèmes scientifiques en formant les étudiants à sélectionner, mettre en œuvre et évaluer de manière critique les méthodes informatiques pour les analyses génomiques complexes. Grâce à des projets collaboratifs, il développe le travail d'équipe interdisciplinaire et promeut une conception éthique et durable par le biais d'une analyse de données rigoureuse, reproductible et responsable.
Ce module d'apprentissage porte sur les liens conceptuels et méthodologiques entre les interactions statistiques et biologiques dans les données génétiques. Les étudiants suivent un parcours d'apprentissage axé sur la méthode et s'appuyant sur la littérature, complété par des séances en présentiel régulières qui fournissent les bases théoriques et pratiques de l'analyse. Le contenu du cours peut être adapté en fonction des intérêts et des orientations méthodologiques des étudiants.
Le cadre théorique est en partie fourni aux étudiants du cours complémentaire « Introduction à l'épidémiologie génétique », mais l'accent est mis ici sur l'analyse computationnelle, le choix du modèle et l'interprétation des signaux d'interaction dans les données génomiques. Lorsque des données réelles sont utilisées, elles servent de référence pour comparer la méthode choisie à d'autres approches. En l'absence de données réelles, le cours s'appuie explicitement sur la littérature : les étudiants explorent la littérature méthodologique afin de comprendre la méthode analytique choisie aussi en profondeur que possible, notamment ses hypothèses, ses points forts, ses limites, ses domaines d'application et ses performances dans ce contexte et d'autres.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Ce cours s'inscrit dans un parcours d'apprentissage intégré en génomique computationnelle et systémique . Ce parcours suit une progression structurée : les étudiants commencent par appréhender les données (GBIO0002), puis les questions scientifiques et les preuves (GBIO0015), développent et évaluent ensuite des méthodes computationnelles (GBIO0030), et enfin appliquent ces compétences dans un projet de recherche authentique (GBIO0031). Ce cours spécifique vise à traduire la compréhension conceptuelle en développement, mise en œuvre et évaluation critique de méthodes computationnelles pour l'analyse de données génomiques, préparant ainsi les étudiants à une prise de décision méthodologique autonome.
Les aspects suivants du processus d'analyse constituent les résultats d'apprentissage de cette unité :
- prétraitement des données et contrôle qualité ;
- sélection d'un outil de calcul approprié et sa mise en œuvre correcte ;
- compréhension des avantages et des limites de l'approche analytique choisie ;
- interprétation des signaux d'interaction dans leur contexte statistique et biologique ;
- capacité à discuter de la manière dont les choix analytiques influencent la robustesse et la signification des résultats.
Savoirs et compétences prérequis
Une formation en biostatistique, en (bio)informatique ou en génétique statistique est un atout. À défaut, avoir suivi l'un des cours suivants : GBIO0002 ou GBIO0015.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Environ quatre séances théoriques sont organisées, au cours desquelles sont expliqués les aspects généraux liés au choix de la méthode, à la modélisation des interactions et à l'interprétation critique. Des séances intermédiaires peuvent être organisées à la demande des étudiants pour les aider dans leurs lectures, la comparaison des méthodes ou les travaux pratiques.
L'apprentissage collaboratif est le mode pédagogique principal, l'apprentissage par projet constituant un soutien secondaire. Les étudiants travaillent par binômes ou en petits groupes sur un thème méthodologique commun, des séances en présentiel régulières permettant d'acquérir des connaissances théoriques et d'orienter les choix méthodologiques.
Ce cours porte sur la modélisation de l'épistasie et sur la compréhension de la manière dont différentes approches analytiques permettent de saisir les signaux d'interaction dans les données génétiques. Selon les ressources disponibles, les étudiants peuvent travailler avec des données réelles ou comparer les méthodes de manière plus théorique. Dans tous les cas, l'accent est mis sur la sélection et, le cas échéant, la mise en œuvre critique d'une méthode, ainsi que sur l'interprétation des signaux obtenus dans leur contexte statistique et biologique.
Le contenu théorique peut aborder les interactions biologiques, les interactions statistiques et la manière de combler le fossé entre les deux, tout en mettant l'accent sur la mise en œuvre informatique, la comparaison des méthodes et l'interprétation des résultats.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel
Informations complémentaires:
En présentiel ou en ligne, selon la situation et les contraintes organisationnelles.
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Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Aucun manuel n'est obligatoire. Des références utiles seront fournies au fur et à mesure du cours. L'ensemble du matériel pédagogique est disponible sur le site web du cours et/ou sur la plateforme eCampus.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Informations complémentaires:
Lors de la première session d'examen, l'évaluation repose sur le rapport individuel issu du projet et sur un examen oral individuel. L'évaluation porte sur la compréhension, par l'étudiant, de l'approche computationnelle choisie, de sa mise en œuvre correcte (le cas échéant), de ses hypothèses, de ses points forts et de ses limites, ainsi que sur sa capacité à interpréter de manière critique et à comparer les approches analytiques dans le contexte des interactions statistiques et biologiques.
Le projet pouvant être réalisé en collaboration, l'examen oral permet d'évaluer la compréhension individuelle de chaque étudiant ainsi que sa capacité à justifier les choix méthodologiques et à discuter du travail de manière critique.
Les critères d'évaluation sont les suivants :
- Clarté et structure du travail présenté, y compris le rapport et les supports visuels.
- Exactitude et précision de l'analyse et de l'interprétation.
- Pertinence du choix et de la justification de l'approche computationnelle.
- Compréhension des hypothèses, des points forts et des limites de l'approche choisie.
- Interprétation critique des résultats et capacité à relier les signaux d'interaction statistique à leur signification biologique potentielle.
- Originalité, réflexion critique et utilisation appropriée de la littérature méthodologique et du contenu théorique du cours.
- Compréhension individuelle et capacité à justifier les choix méthodologiques et à discuter de stratégies analytiques alternatives, telles qu'évaluées lors de l'examen oral.
Lors de la seconde session d'examen, les étudiants ne sont pas tenus de refaire le projet ou de réanalyser les données. L'examen consiste en une épreuve orale individuelle fondée sur le projet ou le rapport initial ainsi que sur le contenu méthodologique et théorique du cours. Les étudiants doivent identifier et discuter de manière critique les faiblesses de leur approche initiale, expliquer comment y remédier et raisonner sur des stratégies analytiques alternatives pertinentes. L'examen peut donc inclure des questions dépassant le cadre de la méthode spécifique utilisée dans le projet initial.
L'examen oral individuel détermine la note du cours pour la seconde session. Le projet ou rapport initial sert de support à l'examen et ne fait pas l'objet d'une nouvelle évaluation en tant qu'élément distinct.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Langue du cours: Anglais
Ce cours est organisé au second semestre. Le calendrier détaillé et les annonces sont disponibles sur le site web du cours. En fonction du nombre d'étudiants inscrits, le contenu et l'organisation pratique des travaux de groupe pourront être adaptés afin d'optimiser l'expérience dans un environnement multidisciplinaire.
Contacts
Kristel Van Steen - e-mail kristel.vansteen@ulg.ac.be
Assistant: sera communiqué
Mode de contact préféré: e-mail (inclure GBIO0030 dans le titre) ou contact personnel, après un cours ou sur rendez-vous.