Baccalauréat en bio-informatique

Structure du programme

Alignement multiple de séquences, assemblage de séquences aléatoires; prédiction de structures secondaires d'ARN et de protéines, recherche dans des bases de données, recherche de patrons et annotation de séquences génomiques, phylogénie.

Introduction aux problèmes et méthodes de recherche en bio-informatique.

Partie 1: Bases de données biologiques: conception et création; unification de la terminologie biologique. Partie 2 : Survol des modèles d'apprentissage machine utilisés en bio-informatique.

Stage de recherche dans un laboratoire dans les domaines de la biochimie ou de l'informatique portant sur l'application de l'informatique en biosciences. Inclut la rédaction d'un rapport de recherche et une présentation orale lors d'un mini ymposium.

Éléments de base d'un langage de programmation : types, expressions, énoncés conditionnels et itératifs, procédures, fonctions, paramètres, récursivité, tableaux, enregistrements, pointeurs et fichiers.

Concepts avancés : classes, objets, héritage, interfaces, réutilisation, événements. Introduction aux structures de données et algorithmes : listes, arbres binaires, fichiers, recherche et tri. Notions d'analyse numérique : précision.

Éléments de logique propositionnelle. Ensembles. Suites et fonctions. Algorithmes. Matrices booléennes. Raisonnement mathématique. Induction. Combinatoire. Relations de récurrence. Graphes, Arbres.

Types abstraits pour les structures de données, arbres, dictionnaires, files avec priorités, graphes, méthodes externes.

Caractéristiques de la vie. Conditions physico-chimiques. Structure et propriétés des glucides, lipides, acides aminés, protéines, nucléotides, vitamines. Des molécules organiques aux premières cellules. Évolution.

Métabolisme des nucléotides. Structure de l'ADN, de l'ARN, de la chromatine et des chromosomes. Réplication, dégradation, mutation, réparation et recombinaison de l'ADN. Code génétique. Mécanismes de l'hérédité. Maladies génétiques.

Techniques de manipulations des micro-organismes, purification de protéines et d'ADN, cinétique enzymatique, méthodes d'analyse de l'ADN recombinant. Remarques: Cours réservé aux étudiants de biochimie et médecine moléculaire et de bio-informatique

Concepts évolutifs dans l'analyse des données moléculaires. Génétique des populations. L'arbre du vivant et endosymbioses. Évolution structure/fonction des ARN, protéines et génomes. Évolution de l'homme. Neutralisme versus sélectionnisme.

Techniques du génie génétique. Organisation des génomes. Transcription. Interactions protéines-acides nucléiques. Épissage et maturation des ARN. Introduction à la biosynthèse des protéines.

Suites, séries. Fonctions de plusieurs variables, continuité, dérivées partielles, différentielles, plan tangent, dérivation en chaîne. Gradient, surfaces de niveau, extremums. Intégrales multiples, changement de variables, jacobien.

Systèmes d'équations linéaires, élimination de Gauss, inverse matricielle. Espace vectoriel, indépendance linéaire, transformations linéaires, changement de base. Produit scalaire. Déterminants. Diagonalisation. Exemples d'applications.

Paramètres; lois de distribution. Estimation, test. Comparaison de deux échantillons. Corrélation. Régression. ANOVA à 1 et 2 critères de classification, mesures répétées. Comparaisons multiples. ANCOVA. Test khi-carré. Pratique en langage R. Remarques: Cours réservé aux étudiants des baccalauréats en biochimie, microbiologie et neurosciences.

Probabilités, indépendance. Variables aléatoires. Espérance. Lois de probabilité. Vecteurs aléatoires. Loi des grands nombres, théorème limite central. Intervalles de confiance. Régression linéaire. Test du khi-deux. Remarques: Cours pour informaticiens.

Description des données. Production de données. Probabilités. Inférence. Intervalles de confiance et tests d'hypothèses. Données de dénombrement. Tableaux de contingence. Régression linéaire simple. Remarques: Utilisation d'un progiciel.

Introduction à l'internet et au Web. Langage de balisage et validation. Standards, accessibilité. Feuilles de styles pour texte et graphique. Design web. Optimisation des sites. Formulaires et interactivité. Introduction aux gestionnaires de contenu.

Historique. Composantes d'un ordinateur. Codage des données et des instructions. Langages machine et de haut niveau. Concepts et utilisation d'un système d'exploitation. Introduction à l'Internet. Conséquences sociales de l'informatique.

Programmation linéaire. Simplexe. Dualité. Programmation en nombres entiers. Problèmes de réseaux. Méthodes PERT/CPM. Plus court chemin. Programmation dynamique déterministe et probabiliste. Modèles stochastiques.

Historique. Concepts et implantation des entités de base. Mécanismes d'exécution : pile, tas, passage de paramètres. Langage de bas niveau (C). Programmation structurée, fonctionnelle et logique. Langages spécialisés.

Automates finis et expressions régulières. Grammaires hors-contexte et automates à piles. Calculabilité et décidabilité. Classes de complexité.

Conception et analyse d'algorithmes. Notation asymptotique, résolution de récurrences. Algorithmes voraces, diviser-pour-régner, programmation dynamique, parcours de graphes, retour-arrière, algorithmes probabilistes.

Introduction au génie logiciel. Cycles de développement. Analyse, modélisation et spécification. Conception. Développement orienté objet. Mise au point. Outils et environnements de développement.

Arithmétique en point flottant, analyse d'erreurs. Équations linéaires et non linéaires. Interpolation, moindres carrés. Différenciation et intégration numérique. Équations différentielles ordinaires.

Concept et langages des interfaces. Programmation par événements. Modèle de l'usager. Design et programmation d'interfaces graphiques. Impact sur les multimédia, la collaboration et la communication.

Architecture. Modèles d'organisation. Définition, création, mise à jour et consultation. Exploitation.

Biologie moléculaire pour l'informaticien, biomolécules, transcription, traduction. Algorithmes de programmation dynamique, alignements de séquences, prédiction de structures d'ARN. Réseaux de régulation génétique. Phylogénie, génomique comparative.

2D : tracé, remplissage. 3D : transformations, projections. Surfaces cachées. Illumination : modèles de réflexion. Textures : antialiassage. Modélisation : surfaces paramétriques. Animation : interpolation, cinématique, dynamique.

Enzymologie, thermodynamique, voies métaboliques principales de l'anabolisme et du catabolisme, photosynthèse, interrelations métaboliques.

Introduction aux méthodes biochimiques au moyen de travaux pratiques impliquant l'isolement et la caractérisation du glycogène et de l'ADN. Étude spectrophotométrique de la chaîne respiratoire de la mitochondrie, analyse de cinétique enzymatique.

Structure des macromolécules. Principes de purification et caractérisation. Interactions des macromolécules. Intégration des connaissances en chimie organique, thermodynamique et physico-chimie à l'étude des macromolécules.

Apprentissage des bases de la programmation en Python. Application à l'analyse des séquences génétiques: manipulation de séquences, recherche de motifs, automatisation de requêtes dans les banques de données, interfaçage avec d'autres programmes.

Connaissance des principaux raisonnements menant à des décisions en éthique. Exemples de problèmes éthiques liés à la biologie/biochimie. Analyse de débats actuels. Principes de bonne pratique en laboratoire et standards éthiques de la profession.

Application des concepts et des techniques de génétique moléculaire à l'étude du génome humain : cartographie des gènes, variabilité génétique, génétique des traits complexes. Introduction aux concepts de génomique et de génétique des populations.

Évolution de la cellule, composition chimique de la cellule, membrane plasmique, organelles cytoplasmiques, tri intracellulaire, cytosquelette, noyau et division cellulaire.

Structure, nomenclature et stéréochimie des molécules organiques simples. Réactivité des molécules organiques et parcours réactionnels. Introduction au dessin des mécanismes réactionnels de base.

Introduction aux méthodes d'étude des bactéries, des levures et des virus. Morphologie, physiologie, génétique. Introduction à l'immunologie; antigènes, anticorps, applications. Remarques: Travaux pratiques en relation avec les sujets théoriques.

Communiquer dans des domaines d'intérêt personnel. Compréhension de discussions sur des sujets divers. Rédactions. Lecture d'un livre court et/ou de courts textes. Approfondissement de la connaissance des pays anglophones. Remarques: 1re partie du niveau B1. Approches pédagogiques mixtes axées sur la communication. Remarque : Ce cours ne peut pas être reconnu comme cours au choix dans les programmes suivants : 113510, 113520, 113540, 118510, 118520.

Saisir le sens de textes sur des sujets en sciences. Analyse de phénomènes lexicaux et de particularités grammaticales et stylistiques réservées au style scientifique. Lecture personnelle. Enrichissement du vocabulaire. Remarques: Approche analytique.

Rédiger des textes courants. Enrichissement du vocabulaire et de la grammaire propre au style écrit. Apprentissage de stratégies de planification d'écriture. Remarques: Approche analytique.

Définition évolutive de l'espèce humaine : son héritage phylogénétique et ses traits distinctifs. Origines et évolution de la vie en groupe, des systèmes de reproduction, des rapports sociaux et du psychisme humain. Biologie et comportement.

Fondements de l'évolution, généalogie et coalescence, origine de la vie, vestiges du passé, bases du phénotype, forces évolutives, adaptation et acclimatation, spéciation et hybridation, évo-dévo, vision intégrative de l'évolution.

Transpiration et échanges gazeux, transport des sèves brute et élaborée, photosynthèse, nutrition inorganique, transport des nutriments, croissance et développement, hormones, tropismes, physiologie des stress.

Grandes fonctions de la vie animale. Introduction aux principes fondamentaux de la physiologie animale par l'étude de systèmes choisis chez les mammifères y compris l'homme.

Organisation générale de la biosphère, dynamique de l'environnement physique, histoire de la biosphère, populations et communautés, les grands types d'écosystèmes, l'homme dans la biosphère.

Récolte des plantes, bases de données dans les études de biodiversité. Concepts généraux de floristique. Floristique du Québec. Conservation des plantes et loi des espèces en danger. Diagnose des principales familles.

Fonctionnement des écosystèmes microbiens; organisation à l'échelle des organismes, populations et communautés; adaptations microbiennes par des processus évolutifs et physiologiques; introduction à la métagénomique. Travaux pratiques en labo et sur le terrain.

Théorie de la sélection naturelle. Différenciation des populations. Modèles de spéciation. Processus micro et macroévolutionnaires. Évolution moléculaire. Paléontologie. Analyse phylogénétique. Apprentissage par problèmes. Remarques: Cours contingenté à 40 étudiants.

Structure, nomenclature et stéréochimie des molécules organiques. Explication de la réactivité des molécules organiques à l’aide de la théorie orbitalaire. Compréhension avancée des mécanismes réactionnels.

Physicochimie pour biochimistes. Thermodynamique. Équilibres chimiques. Transport ionique. Cinétique chimique. Mécanique statistique des biomolécules.

Production, propriétés et diffraction des rayons X. Analogie optique. Groupes de symétrie ponctuels et spatiaux. Interprétation des diagrammes de diffraction. Stratégies de résolution de structure.

Introduction aux phénomènes majeurs modifiant les populations humaines, dans leur structure et dans leur mouvement : fécondité, nuptialité, mortalité, migration. Histoire des populations et croissance démographique. Perspectives de populations.

Les données cartographiques, les données spatiales numériques, les méthodes d'acquisition de données cartographiques, les projections cartographiques, échelle et contenu d'une carte, la sémiologie graphique, les cartes topographiques et thématiques. Remarques: Laboratoires avec logiciels de cartographie par ordinateur.

SIG et fonctions. Acquisition, stockage, analyse et visualisation des données spatiales. Analyse multicritères, interpolation, représentation et utilisation dans divers secteurs. Remarques : Travaux pratiques en laboratoire.

Ce cours est offert à HEC Montréal.

Les mathématiques dans l'Antiquité. Les mathématiques en Chine, en Inde et chez les Arabes. Les mathématiques en Europe de 500 à 1600. La géométrie analytique. Le calcul infinitésimal. Le développement de l'analyse. Les mathématiques du XXe siècle.

La science comme entreprise rationnelle : spécificité de l'explication scientifique. Notions d'hypothèse, de loi, de théorie. Le développement de la science : modèles continuistes et discontinuistes.

Introduction à des problématiques fondamentales de la philosophie de la connaissance: la nature de la connaissance, les sources de la connaissance, les types de connaissance, les limites de la connaissance, etc.

Introduction à certains thèmes de la philosophie de la biologie. Contribution de la théorie de l'évolution à la compréhension du comportement humain, des structures sociales, de l'éthique et des questions environnementales.

Principaux débats contemporains en éthique et en philosophie politique de l'environnement : libération animale, valeur et respect de la nature, écocentrisme, citoyenneté et écologie.

Éléments de programmation scientifique. Intégration numérique. Systèmes déterministes simples. Phénomènes stochastiques : modèle de Ising, marches aléatoires, agrégation, etc. Complexité : avalanches, fractales, chaos, etc.

L'origine et l'évolution de la vie dans l'Univers. Création de l'Univers. Formation des planètes. Origine de la vie sur terre. Vie ailleurs dans l'Univers. Conquête de l'espace. Remarque : Ce cours ne peut pas être reconnu comme cours au choix dans les programmes suivants : 119210, 120010, 120020, 120040, 120510.

La science et la technologie, comme phénomènes politiques. Le rôle de l'État dans le développement des connaissances et l'innovation. Les instruments de politiques dans les pays industrialisés. Cours équivalent(s) : POL2230.

Description de la structure et de la physiologie du système nerveux central et périphérique.

Études des mécanismes neuronaux responsables des fonctions spécialisées du système nerveux. Approche neurophysiologique du fonctionnement des circuits neuronaux impliqués dans l'analyse, le traitement et la modification de l'information nerveuse.

Introduction. Techniques en psychophysiologie. Anatomie. Micro-anatomie et électrophysiologie. Les systèmes sensoriels et moteurs. La motivation et les émotions. Le sommeil et l'éveil. L'apprentissage et la mémoire.

Rôles et principales activités des gestionnaires. Fondements de l'organisation. Gestion stratégique. Diverses fonctions organisationnelles.

Analyse des transformations culturelles et sociales liées au développement des technologies de l'information et des biotechnologies ; Internet, génie génétique, clonage, etc.

Introduction aux organismes modèles et à leur importance en recherche biomédicale. Étude des caractéristiques physiologiques et métaboliques de la levure, du ver nématode, de la mouche drosophile, du poisson-zèbre, et de la souris.

Génétique avancée des eucaryotes. Développement, processus métaboliques, reproduction; cytogénétique, cartographie génétique, processus non-mendéliens (transmission épigénétique, éléments transposables, génomes chloroplastique et mitochondrial).

Principes et lois régissant la génétique des populations. Caractéristiques, processus et conditions qui influencent et déterminent la variabilité, la différenciation et la structure génétique des populations naturelles.

Caractéristiques du génome humain, stratégie des études pharmacogénétiques, aspects éthiques, analyse des données, patrons de résistance / toxicité aux médicaments, applications thérapeutiques.

Biochimie de l'interférence avec les voies métaboliques, études des cas de médicaments, organisation et modulation du métabolisme, application des approches de la métabolomique.

Cinétique enzymatique. Mécanisme d'action des enzymes. Anticorps comme agents catalyseurs. ARN catalytiques. Remarque : pour les étudiants du programme de bio-informatique, il est suggéré de suivre aussi préalablement le cours BCM1502.

Lecture et analyse critique d'un article scientifique. Rédaction d'un article et présentation orale de données expérimentales.

Ce cours décrit l'utilisation du laboratoire pour le diagnostic et le suivi de diverses pathologies selon les organes ou selon diverses fonctions métaboliques. Valeur diagnostique des analyses, pharmacologie, toxicologie, diagnostic moléculaire.

Signalisation cellulaire : récepteurs et canaux, transduction du signal. Adhésion moléculaire. Cytosquelette. Ciblage : sécrétion, ségrégation, importation dans les mitochondries et les chloroplastes.

Régulation de l'expression génique lors de processus physiologiques et lors du développement. Oncogènes et antioncogènes. Mécanismes transcriptionnels et posttranscriptionnels.

Mécanismes moléculaires et cellulaires de maladies humaines: maladies infectieuses et génétiques, cancers et métastases, maladies cardiaques, réparation, régénération des tissus et outils: diagnostics, découvertes de médicaments, modèles animaux.

Introduction aux principes de pharmacodynamie, de pharmacologie moléculaire, de toxicologie, de métabolisme, de pharmacocinétique, de thérapeutique et de recherche expérimentale en pharmacologie.

Méthodes de compilation et interprétation des langages de programmation. Génération de code, optimisation, transformations de programme. Gestion de la mémoire. Implantation des langages spécialisés.

Introduction aux applications web et organisation des sites web. XML, schémas XML et transformations XSLT. Programmation client (JavaScript) et serveur (CGI, PHP, Ajax). Moteurs de recherche. Design web. Introduction au web sémantique.

Ingénierie des besoins. Méthodes de spécification formelle. Principes, méthodes et notations de conception. Description et styles d'architectures logicielles. Composantes logicielles, patrons de conception et cadres d'application.

Définition et promotion de la qualité. Assurance qualité. Plan de qualité. Amélioration et contrôle de qualité (tests, revue, inspections). Normes et cadres de qualité. Théorie de la mesure. Métriques de produit et de processus. Métriques de qualité.

Modèles linéaires. Méthode du simplexe. Dualité. Postoptimisation. Analyse de sensibilité. Problèmes à structures particulières. Modèles en nombres entiers. Méthodes de coupes. Séparation et évaluation progressive.

Modèles du calcul. Calculabilité et décidabilité. Complexité. Hiérarchies. Complétudes. Sujets choisis.

Programmation non linéaire. Conditions d'optimalité avec et sans contraintes. Méthodes de directions de descente, de Newton et quasi-Newton. Méthodes de recherche linéaire et de régions de confiance. Méthode de points intérieurs.

Introduction à la théorie des graphes et à ses applications en informatique. Arborescences, connexité, coloriages, stabilité. Algorithmes sur les graphes. Applications.

Systèmes linéaires. Échantillonnage et reconstruction. Convolution. Notation polaire. Transformées-Z et de Fourier. Analyse spectrale. Filtrage numérique (FIR et IIR). Applications dans les domaines de l'audio, de l'image et de la vidéo.

Résolution heuristique de problèmes. Représentation des connaissances. Techniques d'inférence et de planification. Étude d'un langage approprié. Traitement de langue naturelle. Apprentissage. Systèmes experts.

Éléments de base des algorithmes d'apprentissage statistique et symbolique. Exemples d'applications en forage de données, reconnaissance des formes, régression non linéaire, et données temporelles. Remarques: Des connaissances d'analyse numérique sont recommandées, par exemple le IFT 2425.

Processus stochastiques. Chaînes de Markov. Horizons finis et infinis. Actualisation. Files d'attente. Processus de décision markoviens. Résolution d'équations de récurrence. Modèles d'inventaire. Fiabilité.

Mise en contexte et applications des probabilités, statistiques, optimisation et outils informatiques pour la science des données; nettoyage et visualisation de données; enjeux statistiques de l'apprentissage automatique sur données structurées.

Espace de probabilité. Analyse combinatoire. Probabilité conditionnelle. Indépendance. Variable aléatoire. Fonction de répartition et fonction génératrice. Espérance mathématique. Loi faible des grands nombres. Théorème limite central.

Chaînes de Markov. Processus de Galton-Watson. Processus de Poisson. Processus de mort et de naissance. Étude naïve du mouvement brownien. Applications diverses.

Sondages élémentaires, empiriques, stratifiés, systématiques, avec probabilités inégales, à deux degrés. Méthodes de Monte-Carlo : création d'échantillons artificiels, simulation et analyse d'exemples.

Estimation ponctuelle et par intervalle. Tests d'hypothèses. Méthodes graphiques. Test du khi-deux. Théorie de la décision et inférence bayésienne. Comparaisons de deux échantillons. Lié aux examens CAS et agrément ICA.

Études de cohortes, études transversales, longitudinales, prospectives. Détermination des tailles d'échantillon dans les devis. Fiabilité des mesures.