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Fullname Shortname Summary
Comportement animal: études théoriques et pratiques chez divers modèles copie 3 CT2025_2024_Comportement animal: études théoriques et pratiques chez divers modèles_OLSV320 See course
Pathogénie des microorganismes : aspects cliniques et moléculaires copie 3 CT2025_2024_Pathogénie des microorganismes : aspects cliniques et moléculaires_ See course
Biologie des cancers copie 2 CT2025_2024_Biologie des cancers_OLSV316 See course
Reproduction humaine: du fondamental à la clinique copie 3 CT2025_2024_Reproduction humaine: du fondamental à la clinique_OLSV318 See course
Préparation aux écrits B - ENV2 copie 3 CT2025_2024_Préparation aux écrits B - ENV2_OLSV328 See course
Immunologie cellulaire copie 2 CT2025_224_Immunologie cellulaire_OLSV322


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Génétique appliquée à l'étude des cascades moléculaires copie 2 CT2025_2024_Génétique appliquée à l'étude des cascades moléculaires_OLSV326 See course
Botanique appliquée aux milieux naturels copie 2 CT2025_2024_Botanique appliquée aux milieux naturels_OLSV324


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Conduite de projet copie 2 CT2025_2024_Conduite de projet_OLSV330 See course
Outils pour le traitement de données omiques copie 3 CT2025_2024_Outils pour le traitement de données omiques_OLSV332

Cette UE vise à découvrir et explorer la richesse des banques de données de gènes, de génomes, de fonctions et d'interactions (banques "omiques"). Après avoir pris connaissance du contenu de grandes banques omiques, les étudiants réaliseront des protocoles informatiques pour extraire des informations de ces banques et analyser fonctionnellement des réseaux de régulation ou métaboliques à partir des données extraites. 

Contenu:

Cours: Nous verrons comment l'information du génome est représentée dans les grandes banques de données publiques:  génomes complets (Ensembl, RefSeq), gènes (COGs), fonctions (Gene Ontology), santé (COSMIC, OMIM, Orphanet), ou expression (GEO). Nous présenterons des packages informatiques (R ou Python) permettant d'interroger les banques et d'en analyser le contenu. Nous verrons comment analyser les données d'expression pour inférer des réseaux de régulation.

TD et travail personnel: Nous choisirons un réseau de régulation et nous rechercherons les composants de ce réseau dans les différentes bases à l'aide de requêtes programmées. Nous exploiterons des données d'expression pour inférerer un réseau de régulation qui sera représenté graphiquement et informatiquement. Nous intégrerons toutes ces informations pour réaliser un synthèse finale des informations recueillies que nous confronterons à l'état des connaissances sur le réseau étudié. 

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Data sciences copie 2 CT2025_2024_Data sciences_OLSV338 See course
Sciences, Techniques, Imaginaires et Sciences et Pouvoirs copie 3 CT2025_2024_Sciences, Techniques, Imaginaires et Sciences et Pouvoirs_OLSV344 See course
Introduction à l'ergonomie et au métier d'ergonome copie 2 CT2025_2024_Introduction à l'ergonomie et au métier d'ergonome_OLSV346 See course
Projet GATTACA copie 2 CT2025_2024_Projet GATTACA_OLSV336 See course
Dynamiques psycho-physiologiques et méditation - Fondements copie 3 CT2025_Dynamiques-psycho-physiologiques-méditation-fondements See course
Phage DNA explorer copie 2 CT2025_2024_Phage DNA explorer_OLSV334 See course
Sciences des données en Biologie copie 2 CT2025_2024_Sciences des données en Biologie See course
Intelligence Artificielle : Logique et Contraintes 2 (2024-25) copie 3 CT2025_2024_Intelligence Artificielle : Logique et Contraintes 2 (2024-25) See course
Intelligence Artificielle : Logique et Contraintes (2024-25) copie 3 CT2025_2024_Intelligence Artificielle : Logique et Contraintes (2024-25) See course
2024- L3 BS et Mag- TP Training in Genetics copie 3 CT2025_2024- L3 BS et Mag- TP Training in Genetics See course
Génétique pour la LDD copie 3 CT2025_2024_Génétique pour la LDD See course
Analyse 3 : suites et séries de fonctions copie 2 CT2025_2024_Analyse 3 : suites et séries de fonctions_1 RESUME COURS : See course
[2025] Courbes et surfaces copie 3 CT2025_CT2025_courbes RESUME COURS : Courbes paramétrées dans le plan. Courbes paramétrées dans l'espace. Repère de Frenet, courbure et torsion. Tube autour d'une courbe dans l'espace. See course
Distributed systems for massive data management copie 1 copie 3 CT2025_2024-UE_O4INS03_1 RESUME COURS : See course
Large-scale distributed data processing copie 3 CT2025_2024-940_UE_O4INI18 RESUME COURS : See course
Probabilités 1 copie 2 CT2025_2024_Probabilités 1_1 RESUME COURS : See course
Modélisation copie 2 CT2025_2024_Modélisation See course
Integrative microbiology copie 1 CT2025_2024_Integrative microbiology_1 RESUME COURS : See course
Initiation à la recherche copie 1 CT2025_2024_Initiation à la recherche See course
Ecologie & statistiques appliquées copie 3 CT2025_2024 Eco & stat



Présentation de l’UE Ecologie et statistiques, 2024-25

Cette UE comporte :

  • 6*1.45 heures de cours d’écologie effectué par Elsa Bonnaud.

  • 2*2 heures de cours de stat effectué par Nathalie Castelle

  • 4*3 heures de TP de statistiques en salle informatique. Pour chaque TP, il s’agit d’analyser un jeu de données d’écologie.


Enseignants co-responsables : Nathalie Castelle et Edouard Maurel-Segala(CM stat), Elsa Bonnaud (CM écologie), Judith Legrand (TP de biostatistiques).


Objectifs d’apprentissage visés

*Enoncer et définir les causes principales de perte de biodiversité et les expliquer sur la base d’exemples du cours

*Décrire, analyser et interpréter un document ou un graphique basé sur des données scientifiques du domaine de l’écologie

*Choisir le test statistique approprié à l’analyse des données parmi les tests vus en cours

*Formuler les étapes des tests statistiques

*Mettre en œuvre un test avec R en adaptant et réutilisant les scripts vus en cours/TP/TD

*Interpréter du point de vue statistique et écologie les résultats des tests réalisés avec R


MCC

La note sera constituée de une note de contrôle continu (30% de la note finale) et un examen final écrit (70% de la note finale).

Le contrôle continu sera constitué de trois épreuves :

- un devoir sur table à rendre au TP2

- un contrôle d’écologie au TP3, il portera sur les notions vues en cours d’écologie

- un contrôle de biostatistiques au TP4, il portera sur le travail effectué en TP et sur les CM de statistiques, vous aurez besoin des ordinateurs (ceux des salles de TP)


L’examen écrit (EE) se déroulera en 2 parties : 1h30 de biostatistiques, 1h30 d’écologie. Il portera sur l’ensemble des notions abordées pendant l’UE : cours et TP.

La note finale sera calculée par 0.3CC+0.7EE.


A PROPOS DES COURS

Pour la partie écologie, des diapositives vous sont fournies sur e-campus, à l’avance, afin que vous puissiez prendre des notes pendant le cours. Attention, ces diapositives sont un support et non un polycopié de cours : de nombreuses notions abordées en cours ne sont pas présentées sur ces documents.

Pour la partie statistiques, un résumé du cours est disponible sur ecampus.


DEROULEMENT DES TPS

Les TP ont lieu en salle informatique (voir planning fourni sur ecampus). Pendant ces TPs, vous apprendrez à analyser des jeux de données réels. Vous apprendrez à choisir les tests statistiques appropriés pour répondre à des questions et à les mettre en œuvre avec le logiciel R. Vous apprendrez à interpréter les sorties R.

Cette UE fait suite à l’UE de statistiques du premier semestre au cours de laquelle vous avez étudié le test de conformité de Student et le test du Khi2 d’indépendance. Tout comme au premier semestre, nous vous demandons de décrire les tests en 7 points.




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