Parcours complet en bioinformatique et IA
Nous avons construit ce programme avec des chercheurs et des praticiens qui travaillent quotidiennement avec ces technologies. Chaque module aborde des problématiques réelles que vous rencontrerez dans votre parcours professionnel, avec des exemples concrets tirés de projets actuels.
Demander plus d'informationsAnalyse génomique avancée
Travaillez avec des ensembles de données réels pour comprendre comment identifier des variants génétiques et interpréter leurs implications biologiques dans des contextes cliniques.
Modèles d'apprentissage machine
Construisez et entraînez des réseaux neuronaux pour prédire des structures protéiques et analyser des interactions moléculaires avec des bibliothèques Python courantes.
Visualisation de données complexes
Maîtrisez les outils de visualisation pour communiquer vos résultats de recherche de manière claire et convaincante auprès de publics techniques et non techniques.
Structure du programme
Notre formation se déroule sur six mois avec des sessions en direct deux fois par semaine. Vous aurez accès aux enregistrements et aux ressources complémentaires pour approfondir à votre rythme.
Fondamentaux de la bioinformatique
Vous commencez par les bases : formats de fichiers biologiques, manipulation de séquences ADN et ARN, et utilisation des bases de données publiques comme NCBI et Ensembl. Nous couvrons également les outils en ligne de commande indispensables.
- Formats FASTA, FASTQ et GenBank
- Alignement de séquences avec BLAST
- Introduction à BioPython
- Scripting avec Bash et Python
Analyse de séquençage NGS
Apprenez à traiter des données de séquençage de nouvelle génération depuis les fichiers bruts jusqu'aux variants annotés. Vous utiliserez des pipelines standards et comprendrez comment évaluer la qualité de vos données.
- Contrôle qualité avec FastQC
- Mapping avec BWA et Bowtie
- Détection de variants avec GATK
- Annotation fonctionnelle avec SnpEff
Machine learning pour la biologie
Passez aux techniques d'apprentissage automatique appliquées aux données biologiques. Vous construirez des modèles pour classifier des types cellulaires, prédire l'expression génique et identifier des biomarqueurs.
- Réseaux neuronaux avec TensorFlow
- Analyse de données RNA-seq
- Clustering et réduction dimensionnelle
- Validation croisée et optimisation
Projet intégrateur final
Travaillez sur un projet de recherche complet qui combine toutes les compétences acquises. Vous analyserez un jeu de données réel, développerez un pipeline d'analyse et présenterez vos résultats lors d'une session finale.
- Conception de pipeline d'analyse
- Interprétation biologique des résultats
- Documentation et reproductibilité
- Présentation scientifique