% INF4500 — Bioinformatique % UQAM — Département d'informatique % Plan de cours — Automne 2020 * Horaires, locaux et enseignants: * Site web du cours: Responsable(s) du cours ======================= Coordination ------------ Reinharz, Vladimir PK-4320 Enseignement ------------- Reinharz, Vladimir Communication ============= Les étudiants doivent consulter régulièrement leur courriel UQAM, moyen de communication du professeur avec le groupe-cours. Le site web officiel du cours est sur [Moodle](https://www.moodle.uqam.ca/), il contient le matériel du cours (diapositives, vidéos, etc...) et servira pour les évaluations en ligne (quiz, remises de TP, etc.). - Le lien Zoom sera sur [Moodle](https://www.moodle.uqam.ca/). Si un mot de passe est instauré ou changé, cela sera indiqué sur [Moodle](https://www.moodle.uqam.ca/). - Un [canal de discussion](https://mattermost.info.uqam.ca/inf4500-a2020) en ligne est disponible pour interagir avec les enseignants, démonstrateurs et les autres étudiants. - Pour des questions personnelles ou pour relancer, contactez les enseignants par courriel. - Pour les questions d'ordre général, utilisez ce canal Mattermost, attendez un délai de quelques jours avant de relancer. **Aucune question ne sera répondu en privé si elle n'a pas été posé sur le canal de discussion en premier**. - Aucune remise de TP par courriel n'est acceptée. - Une réponse sera donné au plus en 48h ouvrable. Description du cours ==================== Initier l'étudiant aux concepts, outils et techniques de la bioinformatique. Relations entre l'informatique et la biologie. Nature et diversité des informations biologiques. Utilisation des ressources (informationnelles et logicielles) disponibles sur le Web. Algorithmes et heuristiques pour la comparaison et l'alignement de séquences biologiques. Assemblage et regroupement de séquences biologiques. Méthodes pour la comparaison de génomes. Introduction à la phylogénie, algorithmes et construction d'arbres et de réseaux. Algorithmes pour la détection et la comparaison de structure d'ARN. Ce cours comporte une séance obligatoire de laboratoire (deux heures). Préalable académique -------------------- - Structures de données et algorithmes Objectifs du cours ================== À la fin du cours, l'étudiante ou l'étudiant sera capable de : - Connaître les problèmes actuels en bioinformatique. - Connaître les principaux algorithmes utilisés en bioinformatique, les implémenter, et analyser leur complexité. - Utiliser les ressources disponibles sur le Web, et avoir un regard critique sur la façon dont les données sontgénérées. - Développer des applications bioinformatiques. - Pouvoir lire des articles techniques en bioinformatique. Contenu du cours ================ - Évolution - Alignement de séquences: global, local, multiples, recherche heuristiques, assemblage de génome - Phylogénie - Structure de protéines - Modèle de Markov caché: automates, algorithme de Virterbi, profile de séquence - Partitionnement de données: analyse en composantes principales et populations génétiques - Structures de molécules ARN: structure secondaire, algorithme de Nussinov, distribution de Boltzmann et échantillonage Séances de laboratoires ======================= Les laboratoires se font principalement dans un environnement Linux et servent à: - Expérimenter les concepts et outils vus en cours - Approfondir l'utilisation de certains outils - Présenter de la matière technique nouvelle qui ne sera pas vue en classe - Offrir un support pour la réalisation des travaux pratiques Les laboratoires ne sont pas notés mais la participation active aux laboratoires est recommandée. En particulier, de la matière uniquement vue en laboratoire pourra faire partie des évaluations. Les heures de laboratoires pouront etre utilisées pour des évaluations synchrones. Formule pédagogique et matériel requis ====================================== - Les cours et les démonstrations auront lieu aux jours et heures indiqués dans la description générale du cours fournie ici : https://etudier.uqam.ca/cours?sigle=INF4500. - Les contenus seront enregistrés dans la mesure du possible et disponibles au plus tard 24h après la fin du cours pour visionnement via la page Moodle de votre groupe-cours. - Vous devez avoir accès à un ordinateur permettant d'utiliser [UCSF ChimeraX](https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/). - Vous devrez obligatoirement **activer votre caméra** lors de l'évaluation orale. Cela peut-être une caméra de téléphone, webcam, tablette, mais **une caméra est obligatoire sinon une note de zéro sera attribué**. Modalités d'évaluation ====================== ------------------------------------------------------------------------ Outil d'évaluation Pondération Échéance ---------------------------------- --------------------- --------------- Quiz 1 2% Semaine 3 Quiz 2 2% Semaine 4 Travail pratique 1 20% Semaines 6 Quiz 3 2% Semaine 8 Travail pratique 2 20% Semaines 10 Quiz 4 2% Semaine 11 Quiz 5 2% Semaine 13 Travail pratique 3 20% Semaines 14 Examen oral 30% Semaines du 14 (labo), 15 (cours et labo) et 16 (cours et labo) ------------------------------------------------------------------------ Les Quiz seront disponible sur Moodle de lundi 20h a vendredi 17h. Une fois commencé, il y aura 1h pour le compléter. Les remises des TP se font électroniquement (les détails techniques seront donnés en classe). Plusieurs remises peuvent être faites, seule la plus récente sera considérée. Aucun retard ne sera accepté pour les travaux. **Tous les travaux doivent être remis sous format PDF, et le code doit être exécutable / compilable sur java.labunix.uqam.ca** . L'examen oral sera sur rendez-vous durant un moment choisi **avant la semaine 12** (prévoir 30min). Il portera sur tout le contenu du cours. Règles concernant le seuil de passage ------------------------------------- L'étudiant doit obtenir - Une moyenne à l'examen orale supérieur à 50% - **et** une moyenne générale pondérée (quiz, TP et examens) supérieure ou égale à 50% Si ces seuils ne sont pas atteints, la mention échec sera automatiquement attribuée au cours. Horaire détaillé ================ ----------------------------------------------------------------------- \# Cours Laboratoire ------------------------- ------------------------- ------------------- 1 Pas de cours Intro. Python 2 Introduction à la Python 2 biologie 3 Programmation dynamique, Base de données alignment de séquences 4 Alignement multiple de Outils d'alignement séquences 5 BLAST et heuristiques de Outils de recherche recherche 6 Pas de cours Période de questions 7 Assemblage de génome Le génome humain? 8 Phylogénie L'arbre de la vie 9 Structure de protéines Visualisation et base de données de structures 10 Théorie des languages, Période de automates, chaînes de questions Markov 11 Chaînes de Markov, Outils et base de algorithme de Viterbi, données d'ARN profiles 12 Partionnement de données Variations et populations génétiques génétiques 13 Structure secondaire Le ViennaPackage d'ARN 14 Structures d'ARN et Examen oral (ou distribution de Boltzmann période de questions) 15 Examen oral Examen oral 16 Examen oral Examen oral ----------------------------------------------------------------------- Médiagraphie ============ Tout le matériel nécessaire sera présenté en classe. Ressources complémentaires -------------------------- Quelques références supplémentaires sont: - Daniel H. Huson, Regula Rupp, Celine Scornavacca, Phylogenetic Networks: Concepts, algorithms, and applications, Cambridge University Press, 2011. - Peter Clote and Rolf Backofen, Computational Molecular Biology: An Introduction, Wiley, 2000. - Richard Durbin, Sean R. Eddy, Anders Krogh, and Graeme Mitchison, Biological Sequence Analysis, Cambridge University Press, 1998. - Jan Gorodkin and Walter Russo, RNA Sequence, Structure, and Function: Computational and Bioinformatics Methods, Humana Press, 2014. - Thomas E. Creighton, Proteins: structures and molecular properties, W. H. Freeman, 1993 - Pavel Pevzner, Computational molecular biology: an algorithmic approach, 2000 - Yann Ponty, Vladimir Reinharz, Chapitre [Repliement de l'ARN](https://hal.inria.fr/hal-02864246/file/Chapitre_ISTE%283%29.pdf)