- Cours (CM) 20h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 7h
- Travaux pratiques (TP) -
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Enseignement proposé : en présentiel enrichi de ressources pédagogiques numériques
Description du contenu de l'enseignement
Description générale
Cet enseignement se focalise sur les approches globales associées à la génération de données 'omiques', en particulier dans le cadre de l’étude du transcriptome, du protéome et de l’interactome.
Pour chaque type d’étude, les techniques expérimentales seront décrites ainsi que les approches in silico associées à la manipulation et l’analyse des données générées. Un accent sera mis sur les atouts et les limites de chacune.
Contenu détaillé
- Transcriptomes : définitions ; présentation des approches expérimentales : séquençage (EST, SAGE, RNA-seq), RT-PCR, differential display, puces... ; banques et standards pour les données d'expression ; analyse des données d’expression (normalisation, tests, outils disponibles) ; exemples d’application.
- Protéomes : définitions ; présentations des approches expérimentales (électrophorèse, spectrométrie de masse, protein-chip, chromatographie) ; traitement des données protéomiques ; exemples d’application.
- Interactomes : définitions ; présentation des méthodes expérimentalesetin silico de détection/prédiction des interactions ; banques et standards pour les données d’interaction ; analyse des interactomes.
Les cours sont complétés par des travaux dirigés où les étudiants utilisent des ressources internet et analysent des données 'omiques'.
Cet enseignement se focalise sur les approches globales associées à la génération de données 'omiques', en particulier dans le cadre de l’étude du transcriptome, du protéome et de l’interactome.
Pour chaque type d’étude, les techniques expérimentales seront décrites ainsi que les approches in silico associées à la manipulation et l’analyse des données générées. Un accent sera mis sur les atouts et les limites de chacune.
Contenu détaillé
- Transcriptomes : définitions ; présentation des approches expérimentales : séquençage (EST, SAGE, RNA-seq), RT-PCR, differential display, puces... ; banques et standards pour les données d'expression ; analyse des données d’expression (normalisation, tests, outils disponibles) ; exemples d’application.
- Protéomes : définitions ; présentations des approches expérimentales (électrophorèse, spectrométrie de masse, protein-chip, chromatographie) ; traitement des données protéomiques ; exemples d’application.
- Interactomes : définitions ; présentation des méthodes expérimentalesetin silico de détection/prédiction des interactions ; banques et standards pour les données d’interaction ; analyse des interactomes.
Les cours sont complétés par des travaux dirigés où les étudiants utilisent des ressources internet et analysent des données 'omiques'.
Compétences à acquérir
Savoir concevoir un plan d’expérience dans le cadre d’approches à haut-débit.
Connaître les bases théoriques et pratiques des analyses in silico à mener sur ces données.
Etre sensibilisé à l'exploitation critique des données expérimentales générées à haut-débit.
Etre capable d’utiliser des approches pluridisciplinaires pour analyser des problèmes complexes.
Connaître les bases théoriques et pratiques des analyses in silico à mener sur ces données.
Etre sensibilisé à l'exploitation critique des données expérimentales générées à haut-débit.
Etre capable d’utiliser des approches pluridisciplinaires pour analyser des problèmes complexes.
Contact
Responsable
Anne Friedrich
Intervenants
Anne Friedrich
Noelle Potier-Holler
Wolfgang Raffelsberger