0.1 Contenus des cours proposés en M1 dans BIM

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Alexandre Thibodeau
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1 0.1 Contenus des cours proposés en M1 dans BIM En première année, il existe quatre modules obligatoires (2 assurés aux premiers semestre et 2 au deuxième). Ces modules forment le coeur de la multidisciplinarité de BIM. Ces cours allient toujours de la Biologie aux concepts d Informatique ou de Mathématiques presentés. Les ECTS restants seront choisis dans un ensemble de cours offerts aux étudiants par leur specialité d origine. La cohérence dans les choix de chaque étudiant sera contrôlée par l équipe pedagogique. 6 ECTS sont demandés par un cours d Anglais obligatoire. 1

2 Titre : Introduction à la biologie et aux algorithmes sur les arbres et les graphes en bioinformatiques Acronyme : AAGB Spécialité : BIM 6 ECTS Niveau : 400 Semestre : 1 Responsable : Alessandra Carbone et Martine Boccara Ce module est divisé en deux sous-parties, une partie algorithmique et une partie de mise à niveau en Biologie. Pour la partie Biologie: introduction à différents concepts en biologie ADN, ARN, protéines Régulation Développement Neurones Evolution Endosymbiose Virus Pour la partie Algorithmique: Réseaux biologiques et algorithmes pour leurs génération et analyse Evolution par duplication Algorithmes de reconstruction de longues séquences Algorithmes de reconstruction d arbres phylogénétiques Algorithmes pour analyser les réarrangements des génomes Haplotyping et méthodes d optimisation combinatoire Algorithme de recherche de biais des codons dans les génomes Expérience des responsables dans le domaine de l UE A.Carbone est Professeur au Departement d Informatique (UPMC). Ses recherches ont porté sur des différents aspects de la logique, de la dynamique symbolique et de la combinatoire. Depuis 2000, elle utilise des outils mathématiques (statistiques et combinatoire) et des approches algorithmiques pour étudier les principes de bases du fonctionnement cellulaire en partant de données génomiques. M.Boccara est Professeur au Département de Science de la Vie (UPMC). Ses recherches concerne la biologie moléculaire des plantes. Elle est biologiste experimentale dans le groupe Epigénétique et Epigénomique Végétales à l Ecole Normale Supérieure de Paris. 2

3 Titre : Systèmes dynamiques discrets et continus en biologie et médecine Acronyme : MM602 Spécialité : MATH-BIO 6 ECTS Niveau : 400 Semestre : 1 Responsable : Y. Maday Le but de ce cours est de proposer quelques éléments de modélisation en biologie, écologie et sciences du vivant et d introduire, à partir de ces modèles, quelques outils mathématiques qui seront illustrés par des simulations et implémentations numériques. - modèles de dynamique de population discrets et continus : Equations Différentielles Ordinaires, stabilité, bifurcation - modèles de compétition, écologie, proie prédateur : analyse matricielle - modèles d épidémiologie : déterministes et aléatoires - dynamique spaciale, réaction, diffusion, phénomènes non locaux, texture : analyse des edp, théorèmes de point fixe - approximation des edp : différences finies et élements finis, basés sur freefem++ Base bibliographique: Mathematical biology, J. MURRAY, Springer. Expérience du responsable dans le domaine de l UE Yvon Maday est Professeur au Département de Mathématiques (UPMC) et Directeur du Laboratoire Jacques-Louis Lions. Il s occupe d analyse numérique et entre ses différents interêts on trouve les méthodes numériques en chimie quantique, et la modélisation et simulation d écoulement biologiques. 3

4 Titre : Statistiques en bioinformatiques et algorithmes sur les séquences Acronyme : SBAS Spécialité : BIM 6 ECTS Niveau : 400 Semestre : 2 Responsable : Alessandra Carbone et Pierre-Henri Willemin Ce module est divisé en deux sous-parties, une partie algorithmique sur les séquences et une partie statistique appliquée en Bioinformatique. Pour la partie Algorithmique: - Algorithmes d alignement des séquences par paires et multiple - Algorithmes d alignement de structures de protéines - Algorithmes de recherche de motifs exactes, CONSENSUS et PatternBranching - Algorithmes probabilistes de recherche de motifs: Gibbs sampling, projections aléatoires, EM - Détection des structures secondaires d ARN et dynamique de repliement - Algorithmes pour la recherche des gènes: GENSCAN, Exon Chaining, Spliced Alignment, EXOGEAN - Nanotechnologie de l ADN Pour la partie Statistique: - Probabilités discrètes - Modélisation de données - Fouille de données et simulations pour la bioinformatique. Expérience des responsables dans le domaine de l UE A.Carbone est Professeur au Département d Informatique (UPMC). Ses recherches ont porté sur des différents aspects de la logique, de la dynamique symbolique et de la combinatoire. Depuis 2000, elle utilise des outils mathématiques (statistiques et combinatoire) et des approches algorithmiques pour étudier les principes de bases du fonctionnement cellulaire en partant de données génomiques. Pierre-Henri Willemin est Maître de Conference au Département d Informatique (UPMC). Son domaine de recherche concerne principalement l utilisation des outils statistiques et des mathématiques de la décision dans le cadre de l Intelligence Artificielle. Dans le cadre de ses recherches, il étudie plus particulièrement les outils probabilistes tel que les réseaux bayésiens, les Processus Décisonnels de Markov, etc. L apprentissage dans de tels modèles utilise massivement les méthodes statistiques et de Machine Learning. 4

5 Titre : Modèles mathématiques en neurosciences Acronyme : Spécialité : MATH-BIO 6 ECTS Niveau : 400 Semestre : 2 Responsable : J.-P. Françoise et M. Thieullen - Oscillateurs faiblement couplés dans les neurosciences. - Qu est-ce qu un neurone, un potentiel d action? - Excitabilité et pacemaker: le système de FitzHugh-Nagumo - Théorie des bifurcations des systèmes lents-rapides, les modèles de Morris- Lecar et de Hindmarsh-Rose, les oscillations en salves. - Le modèle intègre-et-tir et les équations de Hodgkin-Huxley - Synchronisation, le théorème de Malkin. - Bruits aléatoires - Modèles stochastiques de décharge - Autour de la notion de bruit et bruit blanc - Evénements rares - Formule de Feynman-Kac et opérateur de Kolmogorov - Propagation et dynamique - L équation de Fokker-Planck pour la densité de probabilité - Perturbations singulières - FHN et propagation de pulse le long d un axone - Méthodes numériques Expérience du responsable dans le domaine de l UE Jean-Pierre Françoise est Professeur de Mathématiques (UPMC) et membre du Laboratoire J.-L. Lions. Il travaille en théorie des singularités, en théorie analytique des équations différentielles, en théorie des bifurcations, et entre autres sur des problèmes d analyse non linaire et applications aux rythmes du vivant. 5

6 Liste d UE en option au premier semestre Acronyme Titre ECTS Responsable Cours de la spécialité IAD - master d Informatique mog Modélisation par les graphes 6 S1 M. Minoux rfidec Reconnaissance des formes et introduction à la décision 6 S1 P. Gallinari Cours de la spécialité STL - master d Informatique algav Algorithmique avancée 6 S1 M. Soria log/liber Logique 6 S1 I. Guessarian et JG. Ganascia Cours du master de Mathématiques et Applications Bases des méthodes numériques 12 S1 P. Frey Graphes et optimisation combinatoire 12 S1 J. Fonlupt Cours du master de Biomathématiques Régression linaire 6 S1 Méthodes numériques et Programmation dans R 6 S1 Cours du master de Biologie Intégrative et Physiologie Neurosciences computationnelles 6 S1 B. Delond 6

7 Liste d UE en option au second semestre Acronyme Titre ECTS Responsable Cours de la spécialité IAD - master d Informatique dj Décision et jeux 6 S1 P. Perny mia Méthodes pour l intelligence artificielle 6 S1 J-G Ganascia morec Modélisation à base d objets et 6 S1 A. El Fallah, représentation des connaissances JG. Ganascia, N. Sabouret mqia Modèles quantitatifs en IA 6 S1 P. Gallinari rp Résolution de problèmes 6 S1 P. Chretienne Cours de la spécialité STL - master d Informatique nusy Modélisation et résolutions numérique et symbolique de problèmes via les logiciels Maple et Matlab 6 S1 S. Graillat Cours du master de Biomathématiques 6 S1 Introduction aux processus stochastiques : Chaînes de Markov, Processus de Poisson, Processus de comptage Modèles de régression pour les données 12 S1 corrélées et/ou longitudinales: GEE, ALR, Modèles mixtes et multiniveaux Cours du master de Biologie Moléculaire et Cellulaire Génétique des populations et évolution 6 S2 D. Higuet Immunologie fondamentale 6 S1 A. Six Structure et dynamique des génomes 6 S1 P. Netter Biochimie Métabolique 6 S2 J-R. Garel Biologie, informatique et génomes: modélisation, analyse, méthodes et algorithmes 6 S1 K. Zimmermann 7

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