Description

Les analyses bioinformatiques, le stockage de données volumineuses, les analyses statistiques, voire le pilotage et l’écriture de scripts d’analyse sont devenus incontournables dans les projets de biologie moderne. L’objectif de cet enseignement totalement dispensé en anglais est de donner aux étudiants les bases d’analyses bioinformatiques en débutant par un rappel sur le fonctionnement des systèmes informatiques. Le langage « R » utilisé très couramment et très largement dans toutes les branches de la biologie sera ensuite introduit. Cette formation a pour vocation de lever toute inhibition que les étudiants pourraient avoir vis-à-vis de l’informatique pour qu’ils puissent ensuite mettre en application ces compétences. Cette base servira également à l’apprentissage d’autres langages, en particulier Python qui sera abordé dans l’unité « Advanced Biocomputing Analyses ». Cette formation amènera les étudiants à acquérir les bonnes stratégies de stockage des données sur la base du principe FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) et aura ainsi également un impact sociétal. Finalement, les étudiants acquerront les bases des analyses statistiques utilisées dans tous les domaines de la biologie. Une partie significative de la formation sera effectuée au travers de travaux dirigés ciblés sur un exemple d’analyse. 

Bioinformatics analyses, the storage of voluminous data, statistical analyses and even the piloting and writing of analysis scripts have become indispensable in modern biology projects. The aim of this course, taught entirely in English, is to give students a basic grounding in bioinformatics analysis, starting with a reminder of how computer systems work. The “R” language, widely used in all branches of biology, will then be introduced. The aim of this course is to remove any inhibitions students may have towards computer science, so that they can then apply these skills. This foundation will also be used to learn other languages, in particular Python, which will be covered in the “Advanced Biocomputing Analyses” unit. This training will lead students to acquire the right data storage strategies based on the FAIR principle (Easy to Find, Accessible, Interoperable, Reusable) and will thus also have a societal impact. Finally, students will acquire a grounding in the statistical analyses used in all areas of biology. A significant part of the training will be carried out through tutorials focusing on a specific analysis example.

Compétences requises

Connaissances de base de mathématiques
Connaissance de base de l’informatique
Savoir organiser son travail

Basic knowledge of mathematics
Basic computer skills
Ability to organize work

Compétences visées

Capacité à générer des outils simples en créant des lignes de code
Avoir les connaissances de base pour mettre en place des analyses statistiques pertinentes
Pouvoir comprendre et analyser de manière critiques des analyses statistiques publiées
Savoir organiser le stockage de données de manière efficace

Knowledge of computer system operating principles
Ability to generate simple tools by creating lines of code
Basic knowledge of how to set up relevant statistical analyses
Ability to understand and critically analyze published statistical analyses
Ability to organize data storage efficiently

Disciplines

• Biochimie et biologie moléculaire
• Biochimie, biologie cellulaire et moléculaire, physiologie et nutrition
• Biologie cellulaire

Informations complémentaires

Cette UE, qui permettra de mettre tous les étudiants sur le même niveau de base, est un prélude à l’unité d’enseignement ABA qui permettra d’approfondir les concepts présentés.

This course, which will put all students on the same basic level, is a prelude to the ABA teaching unit, which will deepen the concepts presented.

Contacts

Responsable pédagogique

• Todd Blevins
• Wolfgang Raffelsberger

Autres contacts

Ryckelynck Michael (m.ryckelynck@unistra.fr)
Séraphin Bertrand (seraphin@igbmc.fr)