Objectif :
Cette UE a pour objectif de permettre aux étudiants d’acquérir les connaissances théoriques et pratiques pour le traitement de données génomiques, et ce pour toutes les étapes allant de l’obtention des séquences brutes à leur analyse à l’échelle du génome.
Programme :
Le cours se divise en 6 volets :
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Algorithmique du texte pour l’analyse de donnés de séquençage en présence d’un génome de référence : techniques d’indexation, algorithmes d’alignement et de recherche de similarités.
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Application à l’analyse de donnés de re-séquençage illumina : contrôle qualité, trimming, mapping, SNP calling. Jeu de données : E. coli évolution expérimentale.
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Algorithmique des graphes pour l’analyse de données de séquençage sans génome de référence : graphes de Bruijn, graphes d’overlap.
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Application à l’assemblage de novo de génomes eucaryotes (hymenoptère, plante) : utilisation de plusieurs assembleurs : multi-k, hybrides, lectures longues et courtes.
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Méthodes statistiques pour l’analyse multivariée : ACP, AFC.
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Application en santé humaine : recherche de variants, analyse de leur impact fonctionnel.
