Enseignements
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+ | * [[M1MABS BGPG Projets|Projets à remettre pour le '''17 mai''']] | ||
+ | * [[Media:GRNs.pdf|Support de cours]] sur les réseaux de régulation. Quelques liens : | ||
+ | ** Banjo (inférence de réseaux bayésiens statiques et dynamiques) : http://www.cs.duke.edu/~amink/software/banjo/ | ||
+ | ** '''Large-scale mapping and validation of Escherichia coli transcriptional regulation from a compendium of expression profiles.''' (2007) Faith JJ, Hayete B, Thaden JT, Mogno I, Wierzbowski J, Cottarel G, Kasif S, Collins JJ, Gardner TS., ''PLoS Biol'' [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17214507 Lien PubMed] | ||
+ | ** '''minet: A R/Bioconductor Package for Inferring Large Transcriptional Networks Using Mutual Information''' (2008) Patrick E Meyer, Frédéric Lafitte and Gianluca Bontempi, ''BMC Bioinformatics'' [http://www.biomedcentral.com/1471-2105/9/461 Lien] | ||
+ | ** '''Gene regulatory network inference: data integration in dynamic models-a review.''' (2009) Hecker M, Lambeck S, Toepfer S, van Someren E, Guthke R., ''BioSystems'' [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19150482 Lien PubMed] | ||
+ | ** '''Computational methods for discovering gene networks from expression data''' (2009) Wei-Po Lee and Wen-Shyong Tzou, ''Brief Bioinform'' [http://bib.oxfordjournals.org/content/10/4/408.short Lien] | ||
+ | * [[M1 MABS BBS BGPG TD GRNs|TD]] Reconstruction de réseaux de régulation | ||
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* [[Media:M1 MABS BBS Math Memento.pdf|Memento]] de Régine André-Obrecht | * [[Media:M1 MABS BBS Math Memento.pdf|Memento]] de Régine André-Obrecht | ||
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* http://www.datamind.org Apprendre R en ligne | * http://www.datamind.org Apprendre R en ligne | ||
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* <i>Pathway discovery in metabolic networks by subgraph extraction</i>, Faust <i>et al.</i>, Bioinformatics, 1211-1218, 2010. DOI:10.1093/bioinformatics/btq105 | * <i>Pathway discovery in metabolic networks by subgraph extraction</i>, Faust <i>et al.</i>, Bioinformatics, 1211-1218, 2010. DOI:10.1093/bioinformatics/btq105 | ||
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+ | '''Support de cours:''' | ||
+ | * [[Media:Data Mining - Intro.pdf|Introduction et Généralités]] | ||
+ | * [[Media:Data Mining - Classification.pdf|Classification, prédiction et caractérisation]] | ||
+ | * [[Media:Data Mining - Clustering.pdf|Clustering]] | ||
+ | * [[Media:Data Mining - Regles d Association.pdf|Règles d'association]] | ||
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+ | '''Sujets de TD''' | ||
+ | * [[M1 MABS BBS Data Mining TD Classification|TD]] Classification, validation croisée et clustering | ||
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- | * [[ | + | * [[M1 MABS BBS Data Mining Naive Bayes|TD]] Classificateur Bayésien naïf |
+ | * [[M1 MABS BBS Data Mining TD KNIME|TD]] Classification et validation croisée | ||
+ | * [[M1 MABS BBS Data Mining k nearest neighbors|TD]] Classificateur k plus proches voisins | ||
+ | * [[M1 MABS BBS Data Mining Clustering|TD]] Clustering | ||
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+ | '''Projet''' | ||
+ | * [[M1 MABS BBS Data Mining Projet|Enoncé]] du projet | ||
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+ | '''Liens''' | ||
+ | * [http://chem-eng.utoronto.ca/~datamining/dmc/data_mining_map.htm Data mining map] | ||
+ | * http://www.kdnuggets.com/ | ||
+ | ** [http://www.kdnuggets.com/2010/12/book-mining-massive-datasets.html Book: Mining of Massive Datasets (free download)] | ||
+ | ** [http://www.kdnuggets.com/2016/08/10-algorithms-machine-learning-engineers.html The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know] | ||
+ | * [http://kdd.ics.uci.edu/ UCI KDD Archive] (datasets) | ||
+ | * mloss (machine learning open source software) http://mloss.org | ||
+ | * Librairies et logiciels | ||
+ | ** [http://www.rapidminer.com RapidMiner] | ||
+ | ** [http://www.knime.org Knime] | ||
+ | ** [http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka weka] | ||
+ | ** [http://orange.biolab.si/ Orange] librairie python | ||
+ | ** [http://scikit-learn.org scikit-learn] une autre librairie python | ||
+ | ** [http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ Sequential Pattern Mining Framework] open source Java implementation | ||
+ | |||
+ | '''Références''' | ||
+ | * <i>Data Mining: Concepts and Techniques</i>, J. Han and M. Kamber, 2006. | ||
+ | * ''GENECODIS: a web-based tool for finding significant concurrent annotations in gene lists'', Carmona-Saez ''et al.'', Genome Biology, 2007. | ||
+ | |||
+ | === Evolution Moléculaire (EMBIA2EM) === | ||
+ | * [[silico:enseignement/m1-mabs/EvolMol/|Ressources pédagogiques]] | ||
+ | |||
+ | <!--* [[silico:enseignement/m1-mabs/EvolMol/TD1/|TD 1]] | ||
+ | <!--* [[silico:enseignement/m1-mabs/EvolMol/TD3/index.html|TD 3]] | ||
+ | <!-- | ||
+ | * [http://silico.biotoul.fr/enseignement/transcriptome.pdf Cours transcriptome] | ||
+ | * [http://silico.biotoul.fr/enseignement/m1-biosante/transcriptome/TD_transcriptome.html TD Introduction à R et analyse de transcriptome] | ||
+ | * [http://silico.biotoul.fr/enseignement/transcriptome.pdf Cours transcriptome] | ||
+ | * [http://silico.biotoul.fr/enseignement/m1-mabs/transcriptome/TD_transcriptome.html TD n°2 : Introduction à R et analyse de transcriptome] copie de [http://silico.biotoul.fr/enseignement/m1-mabs/transcriptome/MeV_4_4_1_r1836_win.zip MeV (windows)] Multiple experiment viewer du TIGR. | ||
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Revision as of 08:39, 23 August 2016
Licence
Licence 3 Biologie - Bioanalyse - BCP et 2B2M (code)
Supports de cours :
- Introduction
- banques et bases de données biologiques
- Alignement de deux séquences d'acides nucléiques
- Alignement de deux séquences protéiques
- Recherche par similarité dans les banques de données : la suite Blast
- Alignement multiple
- Motifs et profils
- Introduction évolution moléculaire
Correction du sujet de contrôle continu 2016 :
Annales :
- exemple de sujet de contrôle continu 2012
- correction du sujet de contrôle continu du 6 mars 2012
- exemple de sujet de contrôle terminal
- correction du sujet de contrôle terminal de janvier 2009
- un autre exemple de problème de contrôle terminal
Supports de TD :
- TD1 : Interrogation des banques de données
- TD2 : Comparaison de deux séquences
- TD3 : Analyse de séquences et Biologie Moléculaire
- TD4 : Analyse évolutive de la RNase J
Master
Master 1
Bioinformatique pour la Génomique (EMBIA1DM)
- Cours et TP
- Projets à remettre pour le 17 mai
- Support de cours sur les réseaux de régulation. Quelques liens :
- Banjo (inférence de réseaux bayésiens statiques et dynamiques) : http://www.cs.duke.edu/~amink/software/banjo/
- Large-scale mapping and validation of Escherichia coli transcriptional regulation from a compendium of expression profiles. (2007) Faith JJ, Hayete B, Thaden JT, Mogno I, Wierzbowski J, Cottarel G, Kasif S, Collins JJ, Gardner TS., PLoS Biol Lien PubMed
- minet: A R/Bioconductor Package for Inferring Large Transcriptional Networks Using Mutual Information (2008) Patrick E Meyer, Frédéric Lafitte and Gianluca Bontempi, BMC Bioinformatics Lien
- Gene regulatory network inference: data integration in dynamic models-a review. (2009) Hecker M, Lambeck S, Toepfer S, van Someren E, Guthke R., BioSystems Lien PubMed
- Computational methods for discovering gene networks from expression data (2009) Wei-Po Lee and Wen-Shyong Tzou, Brief Bioinform Lien
- TD Reconstruction de réseaux de régulation
- TD Reconstruction de réseaux de régulation (version 2015)
Mathématique pour la Biologie (EMBIA1EM)
Projet 2015-16:
Références
- Mathématiques pour les Sciences de la vie et de la Terre – C. David, S. Mustapha, F. Viens, N. Capron, edition Dunod
Traitement de données biologiques (EMBIA1FM)
Support de cours:
Support de TD:
- Introduction à R
- Tests
- Tests et ANOVA
- Analyses mutivariées
- TD Transcriptome : Gènes différentiellement exprimés avec R/Bioconductor
- TD Transcriptome : clustering de profils d'expression
Liens
- Contrôle continu de 2011 avec son corrigé CC 2011 et correction.zip
- Aide mémoire des commandes R
- http://www.rdocumentation.org/ Toute l'aide des librairies R (avec recherche)
- http://www.datamind.org Apprendre R en ligne
Harmonisation des Connaissances, partie Bioanalyse (EMBIA1IM)
- Supports de cours
http://www.mabs.ups-tlse.fr/index.php/Ressources_pedagogique#Bioanalyse_.28EM7BMGD2.29
- TD1 : Interrogation des banques de données
- TD2 : Analyse de séquences I: recherche par similarité, alignements deux à deux
- TD3 : Analyse de séquences II: alignements multiples et profils|
- Controle Continu Décembre 2015
- Exemples d'examen terminal
2014_2015: Janvier 2015, Controle Terminal, session 1
Traitement de graphes et réseaux biologiques (EMBIA1KM)
Supports de cours
Supports de TD/TP:
- TP Visualisation et parcours en profondeur
- TP Parcours en largeur et plus court chemin
- TP Dessin de graphes et initiation à la librairie iGraph
- TP Recherche de communautés dans les graphes
Projets 2015-16
Liens:
- Cytoscape (et Cytoscape Web mais un peu dépassé maintenant)
- Tulip
- Gephi
- igraph
- Pathway tools
- Radatools
- NeAT
- METACYC
- STRING
- Bioconductor/STRINGdb interface STRINGdb et R igraph
- RegulonDb
- MetaNetX
Références
- Introduction to Algorithms, Corsen, Leiserson and Rivest, MIT Press and McGraw-Hill
- Detection of Functional Modules From Protein Interaction Networks, Pereira-Leal, Enright and Ozounis, PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics, 49-57, 2004.
- An efficient algorithm for large-scale detection of protein families, Enright, Van Dongen and Ozounis, Nucleic Acids Research, 1575-84, 2002 PMID:11917018
- Kavosh: a new algorithm for finding network motifs, Kashani et al., BMC Bioinformatics, 2009. DOI:10.1186/1471-2105-10-318
- Pathway discovery in metabolic networks by subgraph extraction, Faust et al., Bioinformatics, 1211-1218, 2010. DOI:10.1093/bioinformatics/btq105
Fouille de données (EMBIA2DM)
Planning 2015-2016 | |
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date | lieu |
Jeudi 15 oct 10h-12h | Einstein CM1 Intro |
Jeudi 22 oct 10h-12h | Einstein CM2 Classification 1 |
Jeudi 12 nov 10h-12h | 1TP1-B08 CM3 Classification 2 (attention, changement de salle) |
Jeudi 19 nov 10h-12h | Einstein CM4 Clustering 1 |
Mercredi 25 nov 13h30-17h30 | 4TP4-P1 TP1 Classification (Knime, R ; Naive Bayes, Decision Tree, k-nn, X-validation) |
Jeudi 26 nov 10h-12h | Einstein CM5 Clustering 2 |
Mercredi 2 déc 13h30-17h30 | 4TP4-P1 TP2 Classification (R, python ; LDA, k-nn) |
Jeudi 3 déc 10h-12h | Einstein CM6 Règles d'associations |
Mercredi 9 déc 13h30-17h30 | 4TP4-P1 TP3 Classification (python ; Naive Bayes) |
Mercredi 16 déc 13h30-17h30 | 4TP4-P1 TP4 clustering |
Jeudi 17 déc 10h-12h | Einstein CM7 Règles d'associations |
Support de cours:
- Introduction et Généralités
- Classification, prédiction et caractérisation
- Clustering
- Règles d'association
Sujets de TD
- TD Classification, validation croisée et clustering
Projet
- Enoncé du projet
Liens
- Data mining map
- http://www.kdnuggets.com/
- UCI KDD Archive (datasets)
- mloss (machine learning open source software) http://mloss.org
- Librairies et logiciels
- RapidMiner
- Knime
- weka
- Orange librairie python
- scikit-learn une autre librairie python
- Sequential Pattern Mining Framework open source Java implementation
Références
- Data Mining: Concepts and Techniques, J. Han and M. Kamber, 2006.
- GENECODIS: a web-based tool for finding significant concurrent annotations in gene lists, Carmona-Saez et al., Genome Biology, 2007.
Evolution Moléculaire (EMBIA2EM)
Master 1 - MEEF
Sciences de la Vie (EE7BSVFM)
Supports de TD :
Supports de Cours :
Master 1 - BioSanté
Génomique humaine et animale (EM8BMCAM)
Support de cours :
Supports de TD :
Master 2 - MABS parcours Bioinformatique et Biologie des Systèmes
- Génome de E. coli de 2002 EcolA01.embl
Intégration de données hétérogènes
Master 2R - BioSciences Végétales (http://www.m2rbsv.ups-tlse.fr)
Bioanalyse, Protéomique
TDs
Examen 2015 Documents, partie E. Gaulin
Documents, partie C. Mathé
Documents, partie C. Albenne
F.A.Q.
- Caractérisation d'un ensemble de gènes d'intérêt. Soit qu'ils sont différentiellement exprimés, soit qu'ils sont co-exprimés.
- Installation de igraph sur CentOS 6.7 en P0
Sous R, l'installation d'igraph échoue avec le protocole https, il faut donc choisir un mirroir avec le protocol http : choseCRANmirror() dernier choix (http mirrors) puis Lyon2
R> chooseCRANmirror() R> install.packages('igraph')
- Installation de Rstudio sur CentOS 6.7 en P0
La dernière version de Rstudio desktop ne fonctionne pas pour CentOS6.7 (nécessite des librairies plus récentes). Il faut donc télécharger et installer la version serveur :
# Dans un terminal, passer root (super-utilisateur) bash> su # puis les commandes ci-dessous (sans le "root>") root> wget https://download2.rstudio.org/rstudio-server-rhel-0.99.892-x86_64.rpm root> yum install --nogpgcheck rstudio-server-rhel-0.99.892-x86_64.rpm
Ensuite, on accède à l'interface avec le navigateur : http://localhost:8787 avec un compte de la machine (normalement le compte guest)