Description

Cet enseignement a pour objectif d’introduire un ensemble d’approches globales associées à la génération de données 'omiques'. 
Les étudiants se familiariseront avec diverses techniques expérimentales permettant de recueillir des données brutes dans le cadre de chacune des approches, et seront en mesure de porter un regard critique sur les données générées en considérant les atouts et les limites de chacune. 
Ils manipuleront des ensembles de données in silico à travers des sessions pratiques sur ordinateur.
Les domaines « omiques » abordés seront les suivants :  transcriptomique sur la base de cellules uniques, protéomique, interactomique et métabolomique. Pour chacun, les fondements seront présentés, ainsi qu’un ensemble d’approches expérimentales permettant la génération de données brutes, couvrant des aspects historiques jusqu’à la description des approches les plus innovantes. Un accent sera mis sur les atouts et les limites de chaque approche.
Une part importante des cours sera également dédiée aux méthodes de traitement des données et aux analyses statistiques de validation associée. Les banques de données des domaines seront décrites et des exemples d’applications seront présentés.
Les étudiants seront également initiés aux nouvelles possibilités analytiques offertes par la microfluidique en gouttelettes permettant la réalisation de criblages à ultrahaut-débits mais aussi les analyses génomiques, transcriptomiques ou sécrétomiques sur des populations cellulaires avec une résolution à la cellule unique.
Les cours seront complétés par des travaux dirigés en salle de ressource informatique durant lesquelles les étudiants développeront leurs compétences pratiques quant à la manipulation de jeux de données de grande dimension générés dans le cadre des divers domaines abordés. Ils mèneront des analyses intégrées en utilisant des logiciels libres d’accès, en ligne ou multiplateforme, en particulier dans le cadre d’analyse de données protéomiques, interactomiques et métabolomiques. Les travaux pratiques seront quant à eux dédiés à l’analyse de données transcriptomiques sur cellule unique. Les étudiants se connecteront à des serveurs distants pour utiliser des logiciels en lignes de commandes via un terminal et analyseront des jeux de données (alignement des lectures, comptage, analyse statistique et interprétation des résultats)

Compétences requises

Maîtrise de l'utilisation d'un terminal informatique
Connaissance des commandes bash de base

Compétences visées

A l'issue de cet enseignement, les étudiants :
- auront une bonne connaissance des bases expérimentales des analyses omiques menées de manière courante
- sauront concevoir un plan d’expérience dans le cadre d’approches à haut-débit
- connaîtront les bases théoriques et pratiques des analyses in silico à mener sur ces données
- seront sensibilisés à l'exploitation critique des données expérimentales générées à haut-débit
- seront capables d’utiliser des approches pluridisciplinaires pour analyser des problèmes complexes

Disciplines

• Biochimie et biologie moléculaire

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Anne Friedrich

Autres contacts

Michaël Ryckelynk