Table des matières - Pequan - LIP6

Masters
Nom : Systèmes dynamiques discrets et continus en biologie et médecine
Acronyme : MM062
Porteur :
Descriptif :
Y. Maday
Objectif : Proposer quelques éléments de modélisation en biologie, écologie et sciences du vivant et introduire, à
partir de ces modèles, quelques outils mathématiques qui seront illustrés par des simulations et implémentations
numériques.
Programme prévisionnel :
- modèles de dynamique de population discrets et continus : équations différentielles ordinaires, stabilité,
bifurcation
- modèles de compétition, écologie, proie prédateur : analyse matricielle ;
- modèles d'épidémiologie : déterministes et aléatoires ;
- dynamique spatiale, réaction, diffusion, phénomènes non locaux, texture : analyse des équations aux dérivées
partielles (EDP), théorèmes de point fixe ;
- approximation des EDP: différences finies et éléments finis, basés sur freefem++.
Nom : Programmation impérative et structures de données en C
Acronyme : MV447
Porteur : J.-L. Desbarbieux, M. Carpentier
Descriptif :
Objectif : Maîtriser la programmation impérative par l'apprentissage d'un langage informatique de référence. Cette
UE est conseillée dans le cas d'étudiants en informatique n'ayant pas une forte compétence de programmation. Elle
est obligatoire pour les étudiants de biologie.
L'UE présentera sous un angle impératif les structures de données les plus couramment utilisées en programmation
(listes, piles, arbres, table de hachage). L’accent sera particulièrement mis sur la gestion explicite de la mémoire
(pointeurs et allocation dynamique). Les principes de la compilation séparée seront présentés en cours et pratiqués
en TP (.h, .c, .o et Makefile). Une réflexion sur la complexité des algorithmes présentés sera menée et les
principales méthodes d'accès aux fichiers seront présentées. Les TP seront réalisés dans un environnement Linux
standard en utilisant les outils les plus couramment répandus : gcc, ddd.
M1S2
Nom : Statistiques en bioinformatique et algorithmes sur les séquences
Acronyme : SBAS
Porteur : A. Carbone, M. Weigt
Descriptif :
Cette UE fournit aux étudiants une introduction aux concepts et approches statistiques en bioinformatique. Une
ample variété de problèmes d'analyse des séquences biologiques sont présentés ainsi que leurs solutions
algorithmiques. Ce module est divisé en deux sous-parties: une première partie concerne les statistiques appliquées
en Bioinformatique et la deuxième touche plusieurs problèmes d'analyse des séquences biologiques auxquels
certaines des approches statistiques seront appliquées.
Programme prévisionnel:
- Chaînes de Markov I : Ilots CpG, bases théoriques.
- Chaînes de Markov II : théorème ergodique, distributions invariantes.
- Modèles de Markov cachés I : Algorithmes de Viterbi, backward-forward.
- Modèles de Markov cachés II : Apprentissage des paramètres, HMM de profiles pour familles protéiques.
- Echantillonnage : importance sampling, Monte Carlo Markov Chain, Gibbs sampling.
- Algorithmes d'alignement de séquences par paires et multiple.
- Nouvelles approches au problème de la détection d'homologies lointaines.
- Algorithmes exactes de recherche de motifs: motifs d'ADN et matrices de poids spécifiques des positions.
- Algorithmes probabilistes de recherche de motifs: Gibbs sampling, projections aléatoires, EM.
- Algorithmes pour la recherche des gènes procaryotes et eucaryotes.
- Algorithmes pour la prédiction des structures secondaires de l'ARN.
Nom : Projet M1 BIM (UE mutualisée avec les autres spécialités)
Acronyme : Projet
Porteur : H. Richard, A. Carbone
Descriptif :
Objectif : Permettre d'approfondir des notions apprises en cours et de s'approcher des thématiques de recherche en
bioinformatique, soit en développant un programme, soit en utilisant des programmes existants pour traiter des
données biologiques, soit en analysant des données biologiques avec des approches statistiques.
Vague D : campagne d’évaluation 2012-2013 Février 2012
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