Biotechnologies: omics

Enseignants

Branders Vincent;

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

• Biologie moléculaire
• Biochimie
• Visualisation des données
• Statistiques

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Thèmes abordés

Ce cours abordera les différentes techniques d’analyse biologique qui génèrent des données à haut débit (techniques dites ”omics”), telles que: séquençage de l’ADN et de l’ARN, protéomique, métabolomique... (liste non exhaustive qui sera adaptée en fonction de l’évolution rapide de ce domaine).
Pour chaque méthode, le cours introduira:

• • Le principe de fonctionnement de chaque méthode (séquençage, spectrométrie de masse, etc)
    
  • L’analyse, le traitement et la normalisation des données brutes
    
  • L’interprétation et la visualisation des données.
    
  • Les biais et pièges liés à ces techniques (problèmes de variabilité technique et biologique, reproductibilité, design expérimental).
    

Les méthodes génériques d’analyse des données biologiques seront également abordées (clustering, enrichissement, ontologies...), en lien avec le cours d’analyse de données et les cours de statistiques.
Enfin, le cours inclura une introduction aux banques de données exploitables dans ce domaine (TCGA, GEO, Encode etc).

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

Comprendre le principe de fonctionnement des méthodes omics Comprendre les concepts et principes de l’analyse des données omics Analyser des données omics simple Comprendre et critiquer une publication présentant des données omics

Contenu

1. Introduction
2. Séquençage de l’ADN (genomics)

• Principe et technologies disponibles
• Génome, exome, panel
• Analyse des données brutes (alignement, génome de référence, construction d‘un nouveau génome, appel de variants, controles de qualité...)
• Interprétation

3. Séquençage de l’ARN (transtriptomics)

• Principe et technologies
• Analyse de l’expression des gènes
• Variants, fusions, nouveaux transcrits

4. Protéomique

• Spectrométrie de masse, principe et technologies
• Analyse des données (identification de peptides et des protéines, quantification)
• Interprétation des données

Méthodes d'enseignement

Cours magistraux et travaux pratiques encadrés

1. Des travaux pratiques sont réalisés par groupes pour exploiter des banques de données et utiliser des outils d'interprétation de résultats

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

La note du cours se répartit comme suit :

• 25% pour l'évaluation continue,
• 75% pour l'examen final

L’évaluation continue comporte des travaux/devoirs, qui donneront lieu à une note globale unique, communiquée à la fin du dernier travail/devoir. Le non-respect des consignes méthodologiques définies sur moodle, notamment en matière d’utilisation de ressources en ligne ou de collaboration entre étudiant.es, pour tout travail/devoir entraînera une note globale de 0 pour l’évaluation continue.
La note des travaux pratiques est définitive à l'issue du quadrimestre : il n'y a pas de possibilité de refaire ces travaux pratiques en seconde session.
L'examen final est, par défaut, un écrit (sur papier ou, le cas échéant, sur ordinateur).

Ressources
en ligne

https://moodle.uclouvain.be/course/view.php?id=5853

Support de cours

• Required teaching material include all documents (lecture slides, project assignments, complements, ...) available from the Moodle website for this course.
• Les supports obligatoires sont constitués de l'ensemble des documents (transparents des cours magistraux, énoncés des travaux pratiques, compléments, ...) disponibles depuis le site Moodle du cours.

Faculté ou entité
en charge

> SINC