Nature UE
Crédits ECTS 3
Volume horaire total 60
Volume horaire TD 30
Volume horaire TP 30

Pré-requis

Avoir suivi l'UE « Algorithmie et programmation en Python» (M1S1) ou avoir des bases d'algorithmie et savoir programmer en python.

Objectifs

• Initiation au travail d’équipe • Comprendre le principe et savoir utiliser des outils bio-informatiques dédiés à l’analyse de séquences • Apprendre à construire une chaine de traitement efficace • Utiliser une sélection de langages de programmation utilisés en bioinformatique (R, Bash) • Développer un sens critique par exemple en appliquant des analyses statistiques • Développer une méthode d’analyse et une argumentation scientifique

Contenu

Parfaire ses compétences en création de chaîne de traitement de données et acquérir des compétences en technologie web via un projet technique

TRAVAUX DIRIGÉS ET PRATIQUES (60 H)
• principe du shell et principales commandes (grep, sed, uniq, sort, |, >)
• utilisation de awk
• créer une chaîne de traitement de données
• création d'un pipeline Python avec Snakemake
• communiquer à distance (scp, ssh)
• architecture Web
• introduction HTML, CSS et JavaScript
• travailler à plusieurs et de manière reproductible en utilisant les solutions logicielles adaptées (Git)

dont 10 heures de PROJET COLLABORATIF)
Chaque étudiant a une tâche bien identifiée dans le cadre d’un projet collaboratif qui se fait en deux étapes :
• Partie Pipeline (février-mars) :
? traitement de données en Python et Shell pour générer des résultats
• Partie Web (avril-mai) :
? rendre les résultats précédents consultables sous la forme d’un site Web dynamique

Le code de ces deux projets sera rendu sous la forme d’un projet Git

Appartient à

Informations complémentaires

• Initiation au travail d’équipe • Comprendre le principe et savoir utiliser des outils bio-informatiques dédiés à l’analyse de séquences • Apprendre à construire une chaine de traitement efficace • Utiliser une sélection de langages de programmation utilisés en bioinformatique (R, Bash) • Développer un sens critique par exemple en appliquant des analyses statistiques • Développer une méthode d’analyse et une argumentation scientifique