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Description

Capitalisant sur les compétences acquises dans l’U.E. BIBA, cet enseignement sera d’abord dédié au renforcement des premières bases acquises Python. Puis, il explorera la diversité des analyses bioinformatiques utilisées dans diverses branches de la biologie moderne. Pour ce faire, des exemples seront présentés par des spécialistes (dont un invité externe dans un domaine de pointe). Le stockage et le format des données ainsi que les méthodes de traitement informatique et statistique propre à chaque branche seront associés à ces présentations. Les limites des données actuelles et les évolutions entrevues seront également abordées. Un point spécifique à cette formation sera la possibilité d’ouverture vers la biologie intégrative en combinant des données diverses. Une partie de l’enseignement sera basée sur du traitement informatique à partir d’exemples concrets.
Lors de cette formation, les étudiants acquerront une vision de la diversité des données biologiques et de leur accès à travers différents types de bases de données. Les particularités et points communs pour leurs traitements et leurs validations statistiques formeront une base solide sur laquelle les étudiants pourront s’appuyer durant leurs études et leurs carrières. 

Building on the skills acquired in the U.E. BIBA, this teaching will first be dedicated to consolidation of the basic skills in Python language obtained during the M1 biocomputing course. It will then explore the diversity of data types and the analytical strategies used in various branches of modern biology. To this end, examples will be presented by specialists (including an external guest in a cutting-edge field). Data storage and format, as well as computational and statistical processing methods specific to each branch, will be associated with these presentations. The limitations of current data and future developments will also be discussed. A specific feature of this course will be the possibility of opening up to integrative biology by combining various types of data. Part of the teaching will be based on computer processing using concrete examples.
During the course, students will gain an insight into the diversity of biological data and their access through different types of database. The peculiarities and common features of their processing and statistical validation will form a solid foundation on which students can build during their studies and careers.

Compétences requises

Avoir des connaissances de base en programmation
Avoir des connaissances de la biologie et des méthodes d’acquisition des données dans ce domaine
Avoir un esprit de synthèse

Have basic programming skills
Have knowledge of biology and data acquisition methods in this field
To be able to synthesize data

Compétences visées

Avoir une vue d’ensemble des types de données biologiques et de leur analyse
Avoir la capacité d’intégrer des données de différents domaines
Avoir une compréhension  avancée des concpets de programmation, stockage de données et analyses statistiques

Have an overview of biological data types and their analysis
Be able to integrate data from different fields
Have understanding of advanced concepts of programming, data storage, and statistical analysis

Discipline(s)

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

Informations complémentaires

En construisant sur les bases de l’UE BIBA, cette unité d’enseignement permettra d’acquérir une vision large des données de biologie et des méthodes de statistiques pour évoluer vers une biologie intégrative.

Building on the foundations of the BIBA course, this course will provide a broad vision of biological data and statistical methods, with a view to moving towards integrative biology.

Contact

Responsable pédagogique
Mikhail Eltsov : eltsov@unistra.fr