Bioinformatique
( 24 Modules )

module #1
Introduction à la bioinformatique
Vue d'ensemble de la bioinformatique, de son importance et de son histoire

module #2
Bases de données biologiques
Introduction aux bases de données biologiques, types et utilisations

module #3
Analyse de séquence
Introduction à l'analyse de séquence, aux outils et aux techniques

module #4
Alignement de séquences par paires
Théorie et pratique de l'alignement de séquences par paires

module #5
Alignement de séquences multiples
Théorie et pratique de l'alignement de séquences multiples

module #6
Analyse phylogénétique
Introduction à l'analyse phylogénétique, aux arbres et à l'inférence

module #7
Assemblage du génome
Vue d'ensemble de l'assemblage du génome, des algorithmes et des outils

module #8
Analyse des données RNA-Seq
Introduction à l'analyse des données RNA-Seq, aux outils et aux pipelines

module #9
Analyse des données ChIP-Seq
Introduction à l'analyse des données ChIP-Seq, aux outils et aux pipelines

module #10
Bioinformatique structurelle
Introduction

module #11
Génomique fonctionnelle
Introduction à la génomique fonctionnelle, analyse de l'expression génétique

module #12
Analyse des données de microarray
Introduction à l'analyse des données de microarray, aux outils et aux pipelines

module #13
Interactions protéine-protéine
Introduction aux interactions protéine-protéine, analyse de réseau

module #14
Outils de calcul pour la bioinformatique
Introduction aux outils de ligne de commande, aux scripts et à la gestion des flux de travail

module #15
Programmation bioinformatique
Introduction à la programmation pour la bioinformatique, Python, R et Perl

module #16
Visualisation des données en bioinformatique
Introduction à la visualisation des données, aux outils et aux meilleures pratiques

module #17
Analyse statistique en bioinformatique
Introduction à l'analyse statistique, aux tests d'hypothèses et aux intervalles de confiance

module #18
Apprentissage automatique en bioinformatique
Introduction à l'apprentissage automatique, supervisé et non supervisé méthodes

module #19
Deep Learning en bioinformatique
Introduction à l'apprentissage profond, aux réseaux neuronaux et aux applications

module #20
Big Data en bioinformatique
Introduction au big data, à Hadoop, à Spark et aux bases de données NoSQL

module #21
Cloud Computing pour la bioinformatique
Introduction au cloud computing, à AWS, Azure et à Google Cloud

module #22
Développement de projets en bioinformatique
Développement de projets guidés, du concept à la mise en œuvre

module #23
Bioinformatique dans la recherche sur les maladies
Applications de la bioinformatique dans la recherche sur les maladies, médecine personnalisée

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en bioinformatique

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