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MOOC Bioinformatique : algorithmes et génomes

Inscriptions ouvertes jusqu'au 12 juin 2016

Ce MOOC explique comment l’informatique contribue à l’analyse de l’information génétique. Il introduit les notions de génomique et d’algorithmique impliquées.

MOOC sur FUN-MOOC - du 9.05.16 au 26.06.2016
Auteur(s): François Rechenmann, Thierry Parmentelat

Présentation du MOOC Bioinformatique : algorithmes et génomes (session 2)

Informations pratiques

  • Type: MOOC, cours en ligne, quiz, attestation de suivi
  • Temps d'apprentissage: 5 semaines
  • Niveau: à partir du baccalauréat scientifique
  • Durée d'exécution: 02:00h/semaine
  • Langues: français
  • Contenu: vidéos
  • Public cible: grand public
  • Age attendu: 18 et +
  • Droits: Licence Creative Commons BY-NC-ND

Description du MOOC

Dans ce MOOC, on verra comment l’informatique permet d’interpréter le texte des génomes. Doté d’algorithmes adaptés, mis en œuvre sous forme de programmes efficaces, l’ordinateur produit des prédictions sur :

  • la localisation des milliers de gènes d’un organisme vivant
  • les fonctions que remplissent les protéines qu’ils codent

Vous n’êtes pas biologiste ? Découvrez les connaissances nécessaires à la compréhension des entités et phénomènes biologiques impliqués :

  • cellule
  • chromosome
  • A.D.N.
  • génome
  • gènes
  • transcription
  • traduction
  • code génétique
  • protéines

Tous ces termes et d’autres encore vous seront expliqués dans ce contexte de l’interprétation des génomes par des moyens informatiques.

Vous n’êtes pas informaticien ? Ce MOOC est une introduction à l’algorithmique sur des séquences de caractères. Recherche de motifs, similarité de séquences, chaînes de Markov, reconstruction d’arbres phylogénétiques. Les algorithmes de base impliqués dans ces démarches seront présentés.

Vous n’êtes ni biologiste, ni informaticien ? Abordez la génomique et l’algorithmique, ou si vous préférez, l’algorithmique et la génomique, etc.

Dans cette session : grâce à un outil dédié (notebooks iPython), vous aurez la possibilité de faire exécuter les algorithmes présentés et d’apprécier leur pertinence sur des données réelles. Et si vous souhaitez aller encore plus loin, cet outil vous permettra de modifier les programmes écrits en Python qui mettent en œuvre les algorithmes, voire d’en écrire de nouveaux et de les tester.

Déroulement du MOOC

Le MOOC va durer 5 semaines. Chaque semaine est composée de 10 séquences qui contient chacune une vidéo, soit une dizaine de vidéos d'environ 6 minutes. Des quiz sont associés aux séquences, des supports de cours et des activités ou informations complémentaires.

Les algorithmes présentés dans le cours seront implémentés en Python et pourront être exécutés via un outil dédié (des notebooks iPython). Grâce à cet outil, vous aurez la possibilité de modifier les algorithmes ou d'en écrire de nouveau.

Plan du MOOC

  • Semaine 1 : A.D.N. et séquences génomiques
  • Semaine 2 : Gènes et protéines
  • Semaine 3 : Prédiction des gènes
  • Semaine 4 : Comparaison de séquences
  • Semaine 5 : Arbres phylogénétiques

Évaluation

Une attestation de suivi sera délivrée sous réserve d'obtention d'un score minimal de 60% aux quiz proposés.

Informations pédagogiques

Public

  • Public visé : Pour tous.
  • Pré-requis : Une culture scientifique de niveau bac scientifique facilitera la compréhension des notions abordées.

Objectif pédagogique du MOOC

  • Objectif : Découvrir comment l’informatique permet d’interpréter le texte des génomes.

Édition et diffusion du MOOC Bioinformatique : algorithmes et génomes (session 2)

Édition

Diffusion

Conditions d'utilisation

  • Du cours : Les ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusés sous Licence Creative Commons BY-NC-ND : l’utilisateur doit mentionner le nom de l’auteur, il peut exploiter l’œuvre sauf dans un contexte commercial et il ne peut apporter de modifications à l’œuvre originale.
  • Des contenus produits par les participants : Les contenus produits par les utilisateurs sont, sauf mention contraire, diffusés sous Licence Creative Commons BY-NC-ND : l’utilisateur doit mentionner le nom de l’auteur, il peut exploiter l’œuvre sauf dans un contexte commercial et il ne peut apporter de modifications à l’œuvre originale.

Pictures credits :

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  • F. Rechenmann picture : © Inria - Vanessa Peregrin
1ère publication : 29.10.2015 - Mise à jour : 15.02.2016