Séquençage massif en parallèle Défis technologiques et informatiques

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Séquençage massif en parallèle Défis technologiques et informatiques"

Transcription

1 Séquençage massif en parallèle Défis technologiques et informatiques Jean-Baptiste Rivière, PhD 10/09/2014

2 Séquençage massif en parallèle Défis technologiques de Sanger à Illumina

3 Le génome humain Organisme diploïde, 23 paires de chromosomes. 3,3 milliards de paires de bases gènes et 6,3 isoformes par locus. Par individu, en moyenne : 3 à 4 millions de variations ponctuelles. > variations structurales.

4 1990 Début du Human Genome Project Initié par le US Department of Energy (DOE) et le NIH. Projet collaboratif international prévu sur 15 ans Objectif : décoder le génome humain pour accélérer les progrès en génétique, de la médecine à l'évolution de l'humain.

5 2003 Fin du Human Genome Project Human Genome Project 13 ans > 3 milliards $ 2003

6 Principe du séquençage Sanger

7 Développements technologiques

8 Vers le séquençage en routine de génomes entiers Human Genome Project Génome de James Watson Génome individuel Génome Individuel Génome Individuel 13 ans > 3 milliards $ 2 mois 2 millions $ 15 jours $ 3 jours 1000 $ 1h 100 $

9 Quelques définitions Séquençage haut débit (SHD) : terme générique et peu spécifique (utilisation à éviter). Séquençage nouvelle génération (NGS) ou massif en parallèle : regroupe les technologies de 2nde et 3ème génération. Séquençage de 2nde génération : séquençage d'un ensemble de molécules nucléotidiques à l'aide de techniques de wash-and-scan (ou cycles). Wash-and-scan : technique basée sur des polymérases et réactifs qui doivent être enlevés à chaque cycle après l'incorporation des bases à lire.

10 Quelques définitions Séquençage de 3ème génération : processus de séquençage de molécules uniques ne nécessitant pas de wash-and-scan. Lecture : fragment nucléotidique individuel dont la séquence est déterminée par un instrument. Longueur de lecture : correspond au nombre de bases individuelles composant une lecture donnée. Préparation de librairies : procédure expérimentale précédant le séquençage des fragments d'adn d'intérêt. Varie en fonction de la technologie.

11 Principe du NGS

12 Principe du NGS Préparation des libraires Bridge PCR Emulsion PCR Semiconductor sequencing (Ion Torrent) Sequencing by ligation (SOLiD) Pyrosequencing (454) Reversible terminator sequencing (Illumina)

13 Séquençage Solexa/Illumina Preuve de principe de la technologie par le séquençage d'un génome humain (2008). Séquençage bidirectionnel de lectures 35 pb et profondeur de séquençage > 30X en moyenne.

14 Bridge (ou cluster ) PCR L'ADN est fragmenté et lié à des adapteurs. Les fragments sont liés à une surface tapissée de séquences adaptatrices et amplifiés par PCR. Résultat : obtention de groupes d'amplicons à la surface de la flowcell (appelés clusters).

15 Principe du séquençage Illumina

16 Principe du séquençage Illumina Hybridation d'une amorce de séquençage universelle. Extension d'une seule base à chaque cycle par l'utilisation de nucléotides modifiés ( reversible terminators ) et marqués par fluorescence (une couleur par base). Cycle individuel de séquençage : (1) ajout d'une base, (2) acquisition d'image, (3) clivage chimique du groupement terminator et du marquage fluorescent pour le cycle suivant.

17 Séquenceurs Illumina

18 Caractéristiques techniques Lectures Débit Lectures/run Précision Temps d'exécution HiSeq 2000/2500 HiScan SQ Genome Analyzer IIx MiSeq 2x100 pb 2x100 pb 2x150 pb 2x250 pb 600 Gb 140 Gb 96 Gb 7,5 Gb 3 milliards 700 millions 320 millions 15 millions 99,9% 99,9% 99,9% 99,9% 11 jours 8 jours 14 jours 39h

19 Principe des index Principe : utilisation de séquences nucléotidiques synthétiques appelées index (ou barcodes ) pour identifier et combiner plusieurs échantillons dans une même expérience de séquençage.

20 Avantages et limites d'illumina Avantages Technologie avec le débit le plus important et le coût/base le plus faible actuellement. Technologie adoptée par la communauté scientifique (ex : disponibilité de nombreux outils bio-informatiques en libre accès). Limites Précision inférieure au Sanger (les erreurs principales sont des substitutions) Lectures de petite taille

21 Avantages du NGS vs Sanger Construction in vitro de librairies à séquencer et amplification clonale subséquente (vs transformation de E. coli et sélection de colonies). Parallelisation bien supérieure par une miniaturisation du processus de séquençage permettant des millons de réactions de séquençage sur une surface donnée. Diminution des volumes de réactifs de séquençage grâce à la miniaturisation du processus et la fixation des fragments sur un support solide. Conséquence : coût bien inférieur pour un débit bien supérieur.

22 Désavantages du NGS vs Sanger Taille des lectures limitée (problématique pour les régions non uniques dans le génome et l'analyse bioinformatique). Précision (taux d'erreurs) inférieure au séquençage Sanger (au minimum 10 fois moindre). Problématiques liées aux 2 technologies : Régions fortement répétées (ex: triplets nucléotidiques). Régions riches en nucléotides G et C. Point à considérer : ce n'est que le début du NGS, des améliorations sont à prévoir.

23 Séquençage massif en parallèle Défis informatiques Exemple de l'exome

24 Séquençage de l'exome Exome : exons codants du génome (1-2 % des séquences du génome) 20,000 variations codantes

25 Principe de la capture de l'exome

26 Identification de gènes responsables par séquençage d'exomes Boycott et al., Nature Reviews Genetics, 2013

27 Quel que soit le mode de transmission Boycott et al., Nature Reviews Genetics, 2013

28 Concept #1 There is a real disconnect between the ability to collect next-generation sequence data (easy) and the ability to analyze it meaningfully (hard) Dave O Connor

29 Concept #2

30 Outils bio-informatiques Logiciels d'analyses Traitement des données brutes Identification & annotation des variations Navigateurs de génomes Bases de données Visualisation et annotation des données Bases de données de variations & phénotypiques Outils de prédiction in silico Prédiction de l'impact des variations

31 Traitement des données Fichiers Fastq récupérés BWA Samtools GATK

32 Livraison & gestion des données Données Données brutes brutes Fichiers Fichiers FASTQ FASTQ Analyses Analyses Stockage Stockage haute haute performance performance Sauvegarde Sauvegarde Stockage Stockage basse basse performance performance

33 Séquences Séquences brutes brutes Contrôle Qualité Alignement Alignement des des séquences séquences Identification Identification des des variations variations Annotation Annotation et et priorisation priorisation Validation Validation des des résultats résultats

34 Types de fichiers Fichiers textes/binaires Fichiers de référence Séquences de référence (ex: fasta) Listes d'intervales chromosomiques (ex: bed) Listes de gènes, transcrits, variants, etc. Fichiers de données à analyser Séquences brutes (ex: fastq) Séquences alignées (ex: SAM/BAM) Listes de variants (ex: vcf)

35 Types de fichiers Séquences Séquences brutes brutes (FASTQ) (FASTQ) Séquences Séquences alignées alignées (SAM/BAM) (SAM/BAM) Liste Liste de de variants variants (VCF) (VCF)

36 Notion de scores de qualité Généralement représenté à l'aide de l'échelle de Phred (pratique pour les probabilités faibles) Score de qualité : Q(A) = -10 log10 (P(~A)) où P(~A) est la probabilité que A est faux

37 CQ des données brutes Logiciel : FastQC Taille des lectures Taux d'erreurs moyen par cycle Duplicats de PCR Détection de fragments surreprésentés (séquences adaptatrices) Biais GC

38 Alignement des données FASTQ FASTQ SAM SAM Contrôle Contrôle Qualité Qualité Picard Picard BAM BAM (clean, (clean, sort, sort, dedup) dedup) GATK GATK BAM BAM (realign, (realign, recal) recal)

39 Exemple de réalignement autour d'une délétion

40 CQ des données alignées Logiciels : Picard & GATK Estimation de la complexité des librairies Pourcentage de lectures alignées au génome de référence (hg19) Pourcentage de duplicatas de PCR Profondeur de séquençage utile (exons codants RefSeq) Samples Mean depth of coverage % bases 10X % bases 20X % bases 60X % bases 100X 65 exomes 94X

41 Identification des variations Logiciels : GATK (SNV & indels) XHMM (CVNs) Régions ciblées : exons codants RefSeq Variations Variations brutes brutes (VCF) (VCF) GATK GATK UnifiedGenotyper UnifiedGenotyper Filtre Filtre des des variations variations (VCF) (VCF) GATK GATK VariantFiltration VariantFiltration

42 Annotation des variations Variations Variations non-annotées non-annotées (VCF) (VCF) GATK GATK Variations Variations annotées annotées (VCF) (VCF) SeattleSeq SeattleSeqAnnotation Annotation Annotation Annotation Omim Omim (VCF) (VCF) Annotation Annotation ClinVar ClinVar (VCF) (VCF)

43 Variations rares Filtres de qualité Variants PASS Profondeur : 10X Allèle mutant dans 4 lectures et 10% des lectures NS/SS/I : Variations non-synonymes, d'épissage, ins/dels affectant la séquence codante & synonymes à proximité de sites d'épissage

44 Variations rares Fréquence dans les bases de données < 1% dans dbsnp < 1% dans EVS (6,500 exomes) < 5% dans les autres exomes locaux Filtre OMIM : gène associé à une pathologie génétique dans OMIM Autres filtres/stratégies possibles en fonction du design expérimental

45 Priorisation des variations Recherche Boycott et al., Nature Reviews Genetics, 2013

46 Priorisation Diagnostic Variations codantes non-synonymes / d'épissage > Variations rares (< 1 %) 500 Gènes de pathologie Humaine (OMIM) 80 Classification & Validation 0-5

47 Classification Diagnostic Richards et al., Genetics in Medicine 2008

48 Navigateurs de génome Accès aux données du génome humain à l'aide d'un interface graphique Accès à de très nombreuses données d'annotation Les 2 principaux : UCSC Genome Browser Ensembl Genome Browser

49 UCSC Genome Browser

50 UCSC Genome Browser

51 Visualisation des variations (IGV)

52 Bases de données de variants SNPs et indels Single Nucleotide Polymorphism Database (dbsnp) Exome Variant Server (EVS) 1000 Genomes Project CNVs Database of Genomic Variants (DGV)

53 Exome Variant Server

54 Exome Variant Server

55 Exome Variant Server

56 Bases de données de variations en pathologie humaine Généralistes Single Nucleotide Polymorphism Database (dbsnp) Human Gene Mutation Database (HGMD) Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) Database of Chromosomal Imbalance and Phenotype in Humans Using Ensembl Resource ( DECIPHER) Spécialisées Locus Specific DataBases (LSDB) Catalogue of somatic mutations in cancer (COSMIC)

57 COSMIC

58 Outils de prédiction in silico Prédiction informatique de l'effet de variations génétiques Exemple 1: mutations non-synonymes SIFT Polyphen Exemple 2: effet sur l'épissage Human Splicing Finder (HSF)

59 Conclusion Constat : la génétique ne se fait plus sans informatique (au sens large, incluant la bio-informatique), particulièrement en recherche, mais également en mileu hospitalier. Nécessité d'intégrer des outils informatiques variés dans la pratique professionnelle Nécessité d'intégrer l'informatique dans la formation des étudiants & professionnels

60 Se former à la bio-informatique Niveau 0 : Se documenter sur le sujet. Niveau 1 : Utiliser et maîtriser les outils ayant une interface graphique (bases de données publiques, navigateurs de génome, Galaxy, outils de prédiction in silico). Niveau 2 : Se familiariser avec Linux (ex : Ubuntu) ou utiliser le terminal du Mac. Niveau 3 : Apprendre un (des) langage(s) de programmation (ex : Python, Perl, R). Niveau 4 : Analyser des données réelles dans ses études ou sa pratique professionnelle.

61

62

Bases de données et outils bioinformatiques utiles en génétique

Bases de données et outils bioinformatiques utiles en génétique Bases de données et outils bioinformatiques utiles en génétique Collège National des Enseignants et Praticiens de Génétique Médicale C. Beroud Date de création du document 2010-2011 Table des matières

Plus en détail

DÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION

DÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION DÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION PRINCIPES DE BASE SUR LES DONNEES ET LE CALCUL HAUTE PERFORMANCE Lois de Gray sur l ingénierie des données 1 : Les calculs scientifiques traitent des volumes considérables

Plus en détail

Big data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit

Big data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit Big data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit C. Gaspin, C. Hoede, C. Klopp, D. Laborie, J. Mariette, C. Noirot, MS. Trotard bioinfo@genopole.toulouse.inra.fr INRA - MIAT - Plate-forme

Plus en détail

Introduction, présentation de la plateforme South Green. h"p://southgreen.cirad.fr/

Introduction, présentation de la plateforme South Green. hp://southgreen.cirad.fr/ Introduction, présentation de la plateforme South Green. h"p://southgreen.cirad.fr/ SupAgro, Montpellier, 10 février 2014 Le déluge de données NGS Next-generation sequencing Rappel: synthèse de l ADN 5

Plus en détail

GénoToul 2010, Hôtel de Région Midi Pyrénées, Toulouse, 10 décembre 2010

GénoToul 2010, Hôtel de Région Midi Pyrénées, Toulouse, 10 décembre 2010 GénoToul 2010, Hôtel de Région Midi Pyrénées, Toulouse, 10 décembre 2010 Analyse de la diversité moléculaire des régions génomiques de 30 gènes du développement méristématique dans une core collection

Plus en détail

CHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES

CHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES CHAITRE 3 LA SYNTHESE DES ROTEINES On sait qu un gène détient dans sa séquence nucléotidique, l information permettant la synthèse d un polypeptide. Ce dernier caractérisé par sa séquence d acides aminés

Plus en détail

Comment reproduire les résultats de l article : POP-Java : Parallélisme et distribution orienté objet

Comment reproduire les résultats de l article : POP-Java : Parallélisme et distribution orienté objet Comment reproduire les résultats de l article : POP-Java : Parallélisme et distribution orienté objet Beat Wolf 1, Pierre Kuonen 1, Thomas Dandekar 2 1 icosys, Haute École Spécialisée de Suisse occidentale,

Plus en détail

Galaxy Training days. Liste des sessions disponibles : http://bioinfo.genotoul.fr. Les formateurs :

Galaxy Training days. Liste des sessions disponibles : http://bioinfo.genotoul.fr. Les formateurs : -- 1 -- Galaxy Training days Durée / Programme : 3 journées. Galaxy : First step. Galaxy : Reads alignment and SNP calling. Galaxy : RNAseq alignment and transcripts assemblies. Public : Personnes souhaitant

Plus en détail

Gènes Diffusion - EPIC 2010

Gènes Diffusion - EPIC 2010 Gènes Diffusion - EPIC 2010 1. Contexte. 2. Notion de génétique animale. 3. Profil de l équipe plateforme. 4. Type et gestion des données biologiques. 5. Environnement Matériel et Logiciel. 6. Analyses

Plus en détail

SERVICES DE SEQUENÇAGE

SERVICES DE SEQUENÇAGE MARCH 16, 2014 SERVICES DE SEQUENÇAGE Centre d innovation Génome Québec et Université McGill Services de Validation et détection de SNP Technologie de Séquençage de Nouvelle Génération Guide de l utilisateur

Plus en détail

ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC RAPPORT DE PROJET PRÉSENTÉ À L ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE

ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC RAPPORT DE PROJET PRÉSENTÉ À L ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC RAPPORT DE PROJET PRÉSENTÉ À L ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE COMME EXIGENCE PARTIELLE À L OBTENTION DE LA MAÎTRISE EN GÉNIE PAR Sébastien SERVOLES

Plus en détail

SysFera. Benjamin Depardon

SysFera. Benjamin Depardon SysFera Passage d applications en SaaS Benjamin Depardon CTO@SysFera SysFera Technologie 2001 Création 2010 Spin Off INRIA Direction par un consortium d investisseurs 12 personnes 75% en R&D Implantation

Plus en détail

CATALOGUE DES PRESTATIONS DE LA

CATALOGUE DES PRESTATIONS DE LA 1/23 La plate-forme Biopuces et Séquençage de Strasbourg est équipée des technologies Affymetrix et Agilent pour l étude du transcriptome et du génome sur puces à ADN. SOMMAIRE ANALYSE TRANSCRIPTIONNELLE...

Plus en détail

Large succès de l introduction en bourse de Genomic Vision sur Euronext à Paris qui lève 23,0 M

Large succès de l introduction en bourse de Genomic Vision sur Euronext à Paris qui lève 23,0 M Communiqué de presse 1 er avril 2014 GÉNOMIQUE TESTS DE DIAGNOSTIC GÉNÉTIQUE R&D Large succès de l introduction en bourse de Genomic Vision sur Euronext à Paris qui lève 23,0 M Offre sursouscrite 4,7 fois,

Plus en détail

Bases de données des mutations

Bases de données des mutations Bases de données des mutations CFMDB CFTR2 CFTR-France / Registre Corinne THEZE, Corinne BAREIL Laboratoire de génétique moléculaire Montpellier Atelier Muco, Lille, 25-27 septembre 2014 Accès libre http://www.genet.sickkids.on.ca/app

Plus en détail

Introduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que

Introduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que Introduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que Stéphanie Le Gras Jean Muller NAVIGUER DANS ENSEMBL : PARTIE PRATIQUE 2 Naviga)on dans Ensembl : Pra)que Exercice 1 1.a. Quelle est la version de l assemblage

Plus en détail

Génétique et génomique Pierre Martin

Génétique et génomique Pierre Martin Génétique et génomique Pierre Martin Principe de la sélections Repérage des animaux intéressants X Accouplements Programmés Sélection des meilleurs mâles pour la diffusion Index diffusés Indexation simultanée

Plus en détail

UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY

UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY Yvan Le Bras yvan.le_bras@irisa.fr Cyril Monjeaud, Mathieu Bahin, Claudia Hériveau, Olivier Quenez, Olivier Sallou, Aurélien Roult, Olivier

Plus en détail

SÉQUENÇAGE DE TYPE RAD-SEQ, PRÉSENTATION ET TRAITEMENT ANALYTIQUE

SÉQUENÇAGE DE TYPE RAD-SEQ, PRÉSENTATION ET TRAITEMENT ANALYTIQUE SÉQUENÇAGE DE TYPE RAD-SEQ, PRÉSENTATION ET TRAITEMENT ANALYTIQUE Yvan Le Bras 1, Anthony Bretaudeau 1,2, Cyril Monjeaud 1 1 Plateforme GenOuest & CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA, Rennes 2 INRA, UMR IGEPP &

Plus en détail

Galaxy est une plateforme de traitements (bio)informatiques accessible depuis l'url : (en précisant votre login et mot de passe LDAP «genotoul»).

Galaxy est une plateforme de traitements (bio)informatiques accessible depuis l'url : (en précisant votre login et mot de passe LDAP «genotoul»). Galaxy est une plateforme de traitements (bio)informatiques accessible depuis l'url : (en précisant votre login et mot de passe LDAP «genotoul»). http://galaxy-workbench.toulouse.inra.fr/ Quelque soit

Plus en détail

Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments»

Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments» Master In silico Drug Design Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments» 30NU01IS INITIATION A LA PROGRAMMATION (6 ECTS) Responsables : D. MESTIVIER,

Plus en détail

Mise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes à l échelle génomique

Mise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes à l échelle génomique Rapport de stage de deuxième année de DUT Génie Biologique option Bioinformatique Mise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes

Plus en détail

SEQUENÇAGE LI-COR DNA 4200

SEQUENÇAGE LI-COR DNA 4200 SEQUENÇAGE LI-COR DNA 4200 Le gel de séquence contient 64 puits au maximum soit 16 clones traités en parallèle. Les oligos utilisés (modifiés en 5 ) fluorescent à 700/800 nm. Une amorce permet de séquencer

Plus en détail

MYRIAD. l ADN isolé n est à présent plus brevetable!

MYRIAD. l ADN isolé n est à présent plus brevetable! MYRIAD La Cour Suprême des Etats-Unis revient sur plus de 30 ans de pratique : l ADN isolé n est à présent plus brevetable! Mauvaise passe pour les inventions en biotechnologies sur le territoire américain.

Plus en détail

Big Data et la santé

Big Data et la santé Big Data, c'est quoi? Big Data et la santé Collecte, stockage et exploitation de masses de données Capter de façon automatique et anonyme une très grande quantité d'informations, les traiter avec des algorithmes

Plus en détail

e-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé

e-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé e-biogenouest Coordinateur : Olivier Collin Animateur : Yvan Le Bras CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé

Plus en détail

Biomarqueurs en Cancérologie

Biomarqueurs en Cancérologie Biomarqueurs en Cancérologie Définition, détermination, usage Biomarqueurs et Cancer: définition Anomalie(s) quantitative(s) ou qualitative(s) Indicative(s) ou caractéristique(s) d un cancer ou de certaines

Plus en détail

Eco-système calcul et données

Eco-système calcul et données Eco-système calcul et données M. Daydé Dr du Comité d'orientation pour le Calcul Intensif (COCIN) Délégué Scientifique INS2I en charge HPC / Grille / Cloud Calcul / données : un enjeu stratégique Calcul

Plus en détail

Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014

Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 1 Classiquement, le Big Data se définit autour des 3 V : Volume, Variété et

Plus en détail

AGRÉGATION DE SCIENCES DE LA VIE - SCIENCES DE LA TERRE ET DE L UNIVERS

AGRÉGATION DE SCIENCES DE LA VIE - SCIENCES DE LA TERRE ET DE L UNIVERS AGRÉGATION DE SCIENCES DE LA VIE - SCIENCES DE LA TERRE ET DE L UNIVERS CONCOURS EXTERNE ÉPREUVES D ADMISSION session 2010 TRAVAUX PRATIQUES DE CONTRE-OPTION DU SECTEUR A CANDIDATS DES SECTEURS B ET C

Plus en détail

Détection et prise en charge de la résistance aux antirétroviraux

Détection et prise en charge de la résistance aux antirétroviraux Détection et prise en charge de la résistance aux antirétroviraux Jean Ruelle, PhD AIDS Reference Laboratory, UCLouvain, Bruxelles Corata 2011, Namur, 10 juin 2011 Laboratoires de référence SIDA (Belgique)

Plus en détail

Introduction à la Génomique Fonctionnelle

Introduction à la Génomique Fonctionnelle Introduction à la Génomique Fonctionnelle Cours aux étudiants de BSc Biologie 3ème année Philippe Reymond, MER PLAN DU COURS - Séquençage des génomes - Fabrication de DNA microarrays - Autres méthodes

Plus en détail

Programme détaillé. Administrateur de Base de Données Oracle - SQLServer - MySQL. Objectifs de la formation. Les métiers

Programme détaillé. Administrateur de Base de Données Oracle - SQLServer - MySQL. Objectifs de la formation. Les métiers Programme détaillé Objectifs de la formation Les systèmes de gestion de bases de données prennent aujourd'hui une importance considérable au regard des données qu'ils hébergent. Véritable épine dorsale

Plus en détail

Contrôle de l'expression génétique :

Contrôle de l'expression génétique : Contrôle de l'expression génétique : Les régulations post-transcriptionnelles L'ARNm, simple intermédiaire entre le génome et les protéines? gène protéine L'ARNm, simple intermédiaire entre le génome et

Plus en détail

Performances. Gestion des serveurs (2/2) Clustering. Grid Computing

Performances. Gestion des serveurs (2/2) Clustering. Grid Computing Présentation d Oracle 10g Chapitre VII Présentation d ORACLE 10g 7.1 Nouvelles fonctionnalités 7.2 Architecture d Oracle 10g 7.3 Outils annexes 7.4 Conclusions 7.1 Nouvelles fonctionnalités Gestion des

Plus en détail

Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines

Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines Nicolas Beaume Jérôme Mickolajczak Gérard Ramstein Yannick Jacques 1ère partie : Définition de la problématique Les familles de gènes

Plus en détail

Plateforme. DArT (Diversity Array Technology) Pierre Mournet

Plateforme. DArT (Diversity Array Technology) Pierre Mournet Plateforme DArT (Diversity Array Technology) Pierre Mournet Lundi 8 avril 203 Pourquoi des DArT? Développement rapide et peu onéreux de marqueurs : Pas d information de séquence nécessaire. Pas de pré-requis

Plus en détail

BASE. Vous avez alors accès à un ensemble de fonctionnalités explicitées ci-dessous :

BASE. Vous avez alors accès à un ensemble de fonctionnalités explicitées ci-dessous : BASE BioArray Software Environment (BASE) est une base de données permettant de gérer l importante quantité de données générées par des analyses de bio-puces. BASE gère les informations biologiques, les

Plus en détail

Construire le Business Case lié à l automatisation du Cloud avec vcloud Suite

Construire le Business Case lié à l automatisation du Cloud avec vcloud Suite Construire le Business Case lié à l automatisation du Cloud avec vcloud Suite Frederic Berthe Senior Business Specialist 2014 VMware Inc. All rights reserved. The Miner s Friend; Or an Engine to Raise

Plus en détail

Système MiSeq MD Guide de préparation du site

Système MiSeq MD Guide de préparation du site Système MiSeq MD Guide de préparation du site DESTINÉ À LA RECHERCHE UNIQUEMENT Historique des révisions 3 Introduction 4 Livraison et installation 6 Exigences du laboratoire 7 Exigences électriques 10

Plus en détail

Procédure d utilisation du Beckman CEQ 2000 XL pour la réalisation de programmes de séquençage ou de génotypage.

Procédure d utilisation du Beckman CEQ 2000 XL pour la réalisation de programmes de séquençage ou de génotypage. MODE OPERATOIRE Code : SSG / 003 UMR 1229 MGS Microbiologie et Géochimie des Sols 17 rue Sully BP86510 21065 Dijon Cedex Rédigé par : D. Bru / S. Hallet. Procédure d utilisation du Beckman CEQ 2000 XL

Plus en détail

TD de Biochimie 4 : Coloration.

TD de Biochimie 4 : Coloration. TD de Biochimie 4 : Coloration. Synthèse de l expérience 2 Les questions posées durant l expérience 2 Exposé sur les méthodes de coloration des molécules : Générique Spécifique Autres Questions Pourquoi

Plus en détail

E-BIOGENOUEST, VERS UN ENVIRONNEMENT VIRTUEL DE RECHERCHE (VRE) ORIENTÉ SCIENCES DE LA VIE? Intervenant(s) : Yvan Le Bras, Olivier Collin

E-BIOGENOUEST, VERS UN ENVIRONNEMENT VIRTUEL DE RECHERCHE (VRE) ORIENTÉ SCIENCES DE LA VIE? Intervenant(s) : Yvan Le Bras, Olivier Collin E-BIOGENOUEST, VERS UN ENVIRONNEMENT VIRTUEL DE RECHERCHE (VRE) ORIENTÉ SCIENCES DE LA VIE? Intervenant(s) : Yvan Le Bras, Olivier Collin E-BIOGENOUEST Programme fédérateur Biogenouest co-financé par les

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

Bio-Rad Laboratories CONTRÔLE DE QUALITÉ. Le logiciel de Bio-Rad pour une gestion experte du contrôle de qualité

Bio-Rad Laboratories CONTRÔLE DE QUALITÉ. Le logiciel de Bio-Rad pour une gestion experte du contrôle de qualité Bio-Rad Laboratories CONTRÔLE DE QUALITÉ Le logiciel de Bio-Rad pour une gestion experte du contrôle de qualité CONTRÔLE DE QUALITÉ 1 Unity Real Time 2.0 Unity Real Time 2.0 est un logiciel pour la gestion

Plus en détail

Leica Application Suite. Archive

Leica Application Suite. Archive Leica Application Suite Archive Archivage LAS pour la microscopie numérique Les solutions professionnelles et personnalisées de gestion des données numériques n'ont jamais été aussi recherchées, notamment

Plus en détail

Principaux utilisateurs du Réseau

Principaux utilisateurs du Réseau Bienvenue à l innovant apptap, la première solution intégrée de l'industrie à combiner les capacités de collecte de données sur le réseau (Tap) avec le suivi du réseau et des applications. Cette nouvelle

Plus en détail

Dr E. CHEVRET UE2.1 2013-2014. Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires

Dr E. CHEVRET UE2.1 2013-2014. Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires I. Introduction II. Les microscopes 1. Le microscope optique 2. Le microscope à fluorescence 3. Le microscope confocal 4. Le microscope électronique

Plus en détail

ESPACE COLLABORATIF SHAREPOINT

ESPACE COLLABORATIF SHAREPOINT Conseil de l Europe Service des Technologies de l Information ESPACE COLLABORATIF SHAREPOINT DOSSIER D UTILISATEUR 1/33 Sommaire 1. Présentation de SharePoint... 3 1.1. Connexion... 4 2. Les listes...

Plus en détail

Introduction aux bases de données: application en biologie

Introduction aux bases de données: application en biologie Introduction aux bases de données: application en biologie D. Puthier 1 1 ERM206/Technologies Avancées pour le Génome et la Clinique, http://tagc.univ-mrs.fr/staff/puthier, puthier@tagc.univ-mrs.fr ESIL,

Plus en détail

Système de gestion des données RAPIDComm 3.0 : la solution avancée de connectivité et de communication en biologie délocalisée

Système de gestion des données RAPIDComm 3.0 : la solution avancée de connectivité et de communication en biologie délocalisée Système de gestion des données RAPIDComm 3.0 : la solution avancée de connectivité et de communication en biologie délocalisée White paper Allen B, Hoffman G, Arkhipov V Des réponses pour la vie. 2 1 Résumé

Plus en détail

Les plateformes de génétique

Les plateformes de génétique Thérapies ciblées : de l anatomopathologie th l à la biothérapie i Les plateformes de génétique moléculaire PO Schischmanoff UF Génétique moléculaire et oncogénétique CHU Avicenne ACP FHF 29 mars 2012

Plus en détail

Actualités sur la sélection des pondeuses Prospections futures. Dr. Matthias Schmutz, Lohmann Tierzucht

Actualités sur la sélection des pondeuses Prospections futures. Dr. Matthias Schmutz, Lohmann Tierzucht Actualités sur la sélection des pondeuses Prospections futures Dr. Matthias Schmutz, Lohmann Tierzucht Alimentation et démographie mondiale Augmentation annuelle de 80 millions Croissance surtout dans

Plus en détail

L analyse de la gestion de la clientèle

L analyse de la gestion de la clientèle chapitre 1 - La connaissance du client * Techniques utilisées : observation, recherche documentaire, études de cas, études qualitatives (entretiens de groupes ou individuels, tests projectifs, analyses

Plus en détail

CYCLE CERTIFIANT ADMINISTRATEUR BASES DE DONNÉES

CYCLE CERTIFIANT ADMINISTRATEUR BASES DE DONNÉES SGBD / Aide à la décision CYCLE CERTIFIANT ADMINISTRATEUR BASES DE DONNÉES Réf: KAO Durée : 15 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Ce cycle complet vous apportera les connaissances nécessaires pour

Plus en détail

Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant

Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant Parcours: Master 1 : Bioinformatique et biologie des Systèmes dans le Master

Plus en détail

! Séquence et structure des macromolécules. " Séquences protéiques (UniProt) " Séquences nucléotidiques (EMBL / ENA, Genbank, DDBJ)

! Séquence et structure des macromolécules.  Séquences protéiques (UniProt)  Séquences nucléotidiques (EMBL / ENA, Genbank, DDBJ) Introduction à la Bioinformatique Introduction! Les bases de données jouent un rôle crucial dans l organisation des connaissances biologiques.! Nous proposons ici un tour rapide des principales bases de

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de

Plus en détail

Contrôle de l'expression génétique : Les régulations post-transcriptionnelles

Contrôle de l'expression génétique : Les régulations post-transcriptionnelles Contrôle de l'expression génétique : Les régulations post-transcriptionnelles http://perso.univ-rennes1.fr/serge.hardy/ utilisateur : biochimie mot de passe : 2007 L'ARNm, simple intermédiaire entre le

Plus en détail

Intervenants. Thomas d'erceville Project Manager. Christian NGUYEN Practice Manager IT Quality

Intervenants. Thomas d'erceville Project Manager. Christian NGUYEN Practice Manager IT Quality Intervenants Thomas d'erceville Project Manager Christian NGUYEN Practice Manager IT Quality 2 14/04/2015 De l'assurance qualité à l'ingénierie des tests logiciels 1. Contexte général des tests mobiles

Plus en détail

Université de Montréal. Développement d outils pour l analyse de données de ChIP-seq et l identification des facteurs de transcription

Université de Montréal. Développement d outils pour l analyse de données de ChIP-seq et l identification des facteurs de transcription Université de Montréal Développement d outils pour l analyse de données de ChIP-seq et l identification des facteurs de transcription par Eloi Mercier Département de bioinformatique Faculté de médecine

Plus en détail

STREAMCORE. Gestion de Performance et Optimisation Réseau

STREAMCORE. Gestion de Performance et Optimisation Réseau sc STREAMCORE Gestion de Performance et Optimisation Réseau Gestion de Performance et Optimisation Réseau avec Streamcore Visualisation des performances applicatives sur le réseau Surveillance de la qualité

Plus en détail

L axe 5 du Cancéropole Nord Ouest

L axe 5 du Cancéropole Nord Ouest L axe 5 du Cancéropole Nord Ouest Cancers, Individu id & Société L état des lieux d un pari Le Rapport Cordier 1 Biomarqueurs prédictifs 2 L axe 5 du Cancéropole Nord Ouest Cancers, Individu & Société

Plus en détail

Conserver les Big Data, source de valeur pour demain

Conserver les Big Data, source de valeur pour demain Le potentiel et les défis du Big Data UIMM Mardi 2 et mercredi 3 juillet 2013 56 avenue de Wagram 75017 PARIS Conserver les Big Data, source de valeur pour demain Définir les Big Data Les Big Data à travers

Plus en détail

Utilisation du Cloud StratusLab dans le cadre d application astroparticule à l APC

Utilisation du Cloud StratusLab dans le cadre d application astroparticule à l APC dans le cadre d application astroparticule à l Cécile Cavet & Michèle Detournay s Centre François Arago (FACe), Laboratoire, Université Paris Diderot LabEx UnivEarthS 28 Mai 2013 Plan 1 2 3 4 s s s Origine

Plus en détail

Génomique Comparative et intégrative

Génomique Comparative et intégrative Génomique Comparative et intégrative Introduction : Le big data : on peut traiter des données massives à présent, l'objectif à présent est d'éviter les transferts de données trop longs. On a tout à portée

Plus en détail

ÉdIteur officiel et fournisseur de ServIceS professionnels du LogIcIeL open Source ScILab

ÉdIteur officiel et fournisseur de ServIceS professionnels du LogIcIeL open Source ScILab ÉdIteur officiel et fournisseur de ServIceS professionnels du LogIcIeL open Source ScILab notre compétence d'éditeur à votre service créée en juin 2010, Scilab enterprises propose services et support autour

Plus en détail

Chapitre 2 - Complexité des relations entre génotype et phénotype

Chapitre 2 - Complexité des relations entre génotype et phénotype Chapitre 2 - Complexité des relations entre génotype et phénotype Chaque chromosome est en double exemplaire Donc chaque gène (situé sur son locus) est en double exemplaires : et peut être sous différente

Plus en détail

Stéphane DERACO, DSI CNRS l Argos Devops : de l hyperviseur aux conteneurs l 11/12/2014 DOCKER

Stéphane DERACO, DSI CNRS l Argos Devops : de l hyperviseur aux conteneurs l 11/12/2014 DOCKER DOCKER HISTOIRE Projet interne de www.dotcloud.com (PaaS) 1 ère release Open Source en mars 2013 Objectif : conteneurs CONTENEURS «Vieux» concept chroot Unix : 1983 jails FreeBSD : 1998 Isoler l exécution

Plus en détail

Suite IBM Tivoli IT Service Management : comment gérer le système d information comme une véritable entreprise

Suite IBM Tivoli IT Service Management : comment gérer le système d information comme une véritable entreprise Suite IBM Tivoli IT Service Management : comment gérer le système d information comme une véritable entreprise Europe Lettre d'annonce du 27 juin 2006 ZP06-0279 En bref Introduction Description Accessibilité

Plus en détail

Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel. Datasio 2013

Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel. Datasio 2013 Les enjeux du Big Data Innovation et opportunités de l'internet industriel François Royer froyer@datasio.com Accompagnement des entreprises dans leurs stratégies quantitatives Valorisation de patrimoine

Plus en détail

Gestion collaborative de documents

Gestion collaborative de documents Gestion collaborative de documents ANT box, le logiciel qui simplifie votre GED Les organisations (entreprises, collectivités, associations...) génèrent chaque jour des millions de documents, e-mails,

Plus en détail

Stages 2014-2015 ISOFT : UNE SOCIETE INNOVANTE. Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr

Stages 2014-2015 ISOFT : UNE SOCIETE INNOVANTE. Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr Stages 2014-2015 ISOFT : UNE SOCIETE INNOVANTE Contact : Mme Lapedra, stage@isoft.fr ISoft, éditeur de logiciels, est spécialisé dans l informatique décisionnelle et l analyse de données. Son expertise

Plus en détail

BASE DE DONNÉES ORACLE 11G SUR LE SYSTÈME DE STOCKAGE PILLAR AXIOM. Livre blanc publié par Oracle Novembre 2007

BASE DE DONNÉES ORACLE 11G SUR LE SYSTÈME DE STOCKAGE PILLAR AXIOM. Livre blanc publié par Oracle Novembre 2007 BASE DE DONNÉES ORACLE 11G SUR LE SYSTÈME DE STOCKAGE PILLAR AXIOM Livre blanc publié par Oracle Novembre 2007 BASE DE DONNÉES ORACLE 11G SUR LE SYSTÈME DE STOCKAGE PILLAR AXIOM RESUME Oracle 11g Real

Plus en détail

LANGAGUE JAVA. Public Développeurs souhaitant étendre leur panel de langages de programmation

LANGAGUE JAVA. Public Développeurs souhaitant étendre leur panel de langages de programmation ING 01 LANGAGUE JAVA Durée : 21 heures 1090 HT / jour Dates : à définir en 2012 Concevoir et développer des programmes en langage Java Comprendre le fonctionnement de la machine virtuelle S approprier

Plus en détail

Diagnostic adaptatif d'un flux d'alarmes par méta diagnostic distribué Application à la détection d'intrusions dans un serveur Web

Diagnostic adaptatif d'un flux d'alarmes par méta diagnostic distribué Application à la détection d'intrusions dans un serveur Web LogAnalyzer Thomas Guyet 1,2, René Quiniou 2 et Marie Odile Cordier 3 1 AGROCAMPUS OUEST 2 INRIA/IRISA Centre de Rennes (Équipe DREAM) 3 Université de Rennes/IRISA (Équipe DREAM) Contact : thomas.guyet@irisa.fr

Plus en détail

How to Login to Career Page

How to Login to Career Page How to Login to Career Page BASF Canada July 2013 To view this instruction manual in French, please scroll down to page 16 1 Job Postings How to Login/Create your Profile/Sign Up for Job Posting Notifications

Plus en détail

Les tests de génétique moléculaire pour l accès aux thérapies ciblées en France en 2011

Les tests de génétique moléculaire pour l accès aux thérapies ciblées en France en 2011 Mesure 21 SOINS ET VIE DES MALADES Les tests de génétique moléculaire pour l accès aux thérapies ciblées en France en 2011 COLLECTION Rapports & synthèses POUR UN ACCÈS AUX THÉRAPIES CIBLÉES : - LES PLATEFORMES

Plus en détail

Failles XSS : Principes, Catégories Démonstrations, Contre mesures

Failles XSS : Principes, Catégories Démonstrations, Contre mesures HERVÉ SCHAUER CONSULTANTS Cabinet de Consultants en Sécurité Informatique depuis 1989 Spécialisé sur Unix, Windows, TCP/IP et Internet Séminaire 15 ans HSC Failles XSS : Principes, Catégories Démonstrations,

Plus en détail

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre? 9 1. Pourquoi à chaque manager? 9 2. Pourquoi à tout informaticien impliqué dans des projets «BI» 9 B. Obtention des données sources 10 C. Objectif du livre 10

Plus en détail

Oracle Learning Library Tutoriel Database 12c Installer le logiciel Oracle Database et créer une Database

Oracle Learning Library Tutoriel Database 12c Installer le logiciel Oracle Database et créer une Database Installer le logiciel Oracle Database et créer une Database Présentation Objectif Ce tutoriel montre comment utiliser Oracle Universal Installer (OUI) pour installer le logiciel Oracle Database 12c et

Plus en détail

Coûts, avantages et inconvénients des différents moyens de paiement

Coûts, avantages et inconvénients des différents moyens de paiement Coûts, avantages et inconvénients des différents moyens de paiement Présentation de l'étude de la Banque nationale de Belgique à la conférence de l'esta (Valence, le 15 mai 2006) Historique de l'étude

Plus en détail

Analyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques

Analyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques Analyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques Roux S., Taib N., Mangot J.F., Hugoni M., Mary I., Ravet V., Bronner G., Enault F., Debroas D. Équipe Microbiologie de l'environnement

Plus en détail

Séminaire Partenaires Esri France 6 et 7 juin 2012 Paris. ArcGIS et le Cloud. Gaëtan LAVENU

Séminaire Partenaires Esri France 6 et 7 juin 2012 Paris. ArcGIS et le Cloud. Gaëtan LAVENU Séminaire Partenaires Esri France 6 et 7 juin 2012 Paris ArcGIS et le Cloud Gaëtan LAVENU Agenda Qu'attendent nos clients du Cloud Computing? Les solutions de Cloud ArcGIS dans le Cloud Quelles attendent

Plus en détail

Les bases de données transcriptionnelles en ligne

Les bases de données transcriptionnelles en ligne Les bases de données transcriptionnelles en ligne Différents concepts en régulation transcriptionnelle sites de fixation - in vitro/vivo? - quelle technique? - degré de confiance? facteur de transcription

Plus en détail

Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1

Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 Page 1 Christophe CANDILLIER Cours de DataMining mars 2004 age 1 1. Introduction 2. rocessus du DataMining 3. Analyse des données en DataMining 4. Analyse en Ligne OLA 5. Logiciels 6. Bibliographie Christophe

Plus en détail

Conférence technique internationale de la FAO

Conférence technique internationale de la FAO Décembre 2009 ABDC-10/7.2 F Conférence technique internationale de la FAO Biotechnologies agricoles dans les pays en développement: choix et perspectives pour les cultures, les forêts, l élevage, les pêches

Plus en détail

Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data. http://wwz.ifremer.fr/bigdata. 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest

Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data. http://wwz.ifremer.fr/bigdata. 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest http://wwz.ifremer.fr/bigdata Small to Big data IFREMER/IDM/ISI T. Loubrieu Résumé A partir d'expériences en gestion de données

Plus en détail

CATALOGUE DES FORMATIONS

CATALOGUE DES FORMATIONS CATALOGUE DES FORMATIONS COURS THEMATIQUES MIGRATION À WINDOWS 10... 1 WORD: LES TABLEAUX... 2 WORD: MODÈLES ET FORMULAIRES... 3 WORD: PUBLIPOSTAGE... 4 WORD: LES LONGS DOCUMENTS... 5 WORD: PUBLICATION...

Plus en détail

Marquage CE et dispositifs médicaux

Marquage CE et dispositifs médicaux Marquage CE et dispositifs médicaux Références officielles Trois principales directives européennes réglementent la mise sur le marché et la mise en service des dispositifs médicaux : la directive 90/385/CEE

Plus en détail

ORACLE 10g Découvrez les nouveautés. Jeudi 17 Mars Séminaire DELL/INTEL/ORACLE

ORACLE 10g Découvrez les nouveautés. Jeudi 17 Mars Séminaire DELL/INTEL/ORACLE ORACLE 10g Découvrez les nouveautés Jeudi 17 Mars Séminaire DELL/INTEL/ORACLE Le Grid Computing d Entreprise Pourquoi aujourd hui? Principes et définitions appliqués au système d information Guy Ernoul,

Plus en détail

ORACLE DIAGNOSTIC PACK 11G

ORACLE DIAGNOSTIC PACK 11G ORACLE DIAGNOSTIC PACK 11G PRINCIPALES CARACTÉRISTIQUES : Surveillance automatique des diagnostics (ADDM Automatic Database Diagnostic Monitor) Référentiel automatique de la charge (AWR Automatic Workload

Plus en détail

Ateliers Python+Qt : Premiers pas : Comment développez ses propres interfaces graphiques sur le RaspberryPi?

Ateliers Python+Qt : Premiers pas : Comment développez ses propres interfaces graphiques sur le RaspberryPi? Ateliers Python+Qt : Premiers pas : Comment développez ses propres interfaces graphiques sur le RaspberryPi? par X. HINAULT www.mon-club-elec.fr Tous droits réservés 2013. Document gratuit. Ce support

Plus en détail

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid e siècle! Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid http://liris.cnrs.fr/~jboulica http://liris.cnrs.fr/mohand-said.hacid Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205

Plus en détail

JOURNÉE THÉMATIQUE SUR LES RISQUES

JOURNÉE THÉMATIQUE SUR LES RISQUES Survol de Risk IT UN NOUVEAU RÉFÉRENTIEL DE GESTION DES RISQUES TI GP - Québec 2010 JOURNÉE THÉMATIQUE SUR LES RISQUES 3 mars 2010 - Version 4.0 Mario Lapointe ing. MBA CISA CGEIT mario.lapointe@metastrategie.com

Plus en détail

Introduction... 3. 8.1. Définition...3

Introduction... 3. 8.1. Définition...3 Mise en situation... 2 Introduction... 3 8.1. Définition...3 8.2. Services de la GMAO...3 8.2.1. Les formes de GMAO... 3 8.2.2. Augmentation du service rendu... 4 8.2.3. La conception des logiciels de

Plus en détail

Première partie. Introduction Générale

Première partie. Introduction Générale Première partie Introduction Générale IX L amélioration des espèces cultivées a pour but de produire des variétés présentant des caractéristiques nouvelles pour des caractères d intérêt agronomique (création

Plus en détail

L'interface utilisateur guide le compilateur à travers les procédures de saisie des données et de calculs impliqués dans le processus d'inventaire

L'interface utilisateur guide le compilateur à travers les procédures de saisie des données et de calculs impliqués dans le processus d'inventaire Logiciel ALU Stephen M. Ogle, Ph.D. Chercheur et professeur agrégé Université de l'état du Colorado Laboratoire d'écologie des ressources naturelles Fort Collins, Colorado, USA Portée et conception du

Plus en détail

Outils permettant la diffusion de l information. Un point sur le droit numérique

Outils permettant la diffusion de l information. Un point sur le droit numérique Technologies de l Information et de la Communication Introduction aux NTE/TICE Présentation des UNR UNT Outils permettant la diffusion de l information Conceptualisation d un module d apprentissage numérique

Plus en détail

Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb

Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb Projet Java ESIAL 2A 2009-2010 Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb 1. Contexte Ce projet de deuxième année permet d approfondir par la pratique les méthodes et techniques acquises

Plus en détail