AccueilMasterBio-informatiqueComputational and mathematical biology (CMB)

Master Bio-informatiqueParcours type : Computational and mathematical biology (CMB)

Sélection en master 1

Objectif

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CMB est un parcours orienté vers l'analyse et la modélisation des systèmes biologiques complexes, et ouvert à l'international à travers la graduate school du Centre Turing des systèmes vivants (CENTURI). Ce parcours est commun aux Masters de mathématiques et de biologie, et vise à réunir des étudiants d'horizons divers à fort potentiel et à profiter des synergies interdisciplinaires afin de les former à ce domaine scientifique de pointe en plein essor.

CMB propose ainsi une formation par et pour la recherche, avec de forts débouchés en thèse de doctorat, mais également dans les nombreuses entreprises du domaine ayant une politique marquée vers la R&D.

Au sein du Master en bioinformatique, le parcours CMB mettra l'accent sur l’analyse de réseaux d’interactions impliqués dans différents types de processus biologiques (développement embryonnaire, système nerveux, réponse immune) afin de décrypter les relations entre la structure de ces réseaux et les comportements des systèmes complexes.

Formation et recherche

La formation s’appuie sur les activités et les compétences des laboratoires de recherche membres du centre Turing des systèmes vivants (CENTURI).

Pré-requis recommandés

Comme ce Master est destiné aux étudiants s’orientant vers la recherche, une licence en sciences de la vie (ou domaines apparentés) avec Mention est requise.

Régimes d'inscription

Cette formation est accessible en

Formation initiale
Formation continue

Compétences visées

  • Savoir élaborer des modèles mathématiques permettant de simuler le comportement dynamique des réseaux biologiques, de prédire l’effet de perturbations, et d’identifier les éléments-clés permettant de modifier les propriétés de ces systèmes.
  • Mettre en œuvre les approches classiques de modélisation (équations différentielles, booléennes et apparentées, stochastiques) pour élaborer des modèles mathématiques d’un système biologique.
  • Maîtriser les concepts de biologie, mathématiques et informatique nécessaire à la réalisation de tels modèles.
  • Estimer les paramètres à partir des données expérimentales ainsi que par l’ajustement des variables des modèles.
  • Évaluer l’impact des choix paramétriques sur les résultats d’une modélisation.
  • Disposer d’une expérience de recherche collaborative entre un laboratoire de biologie expérimentale et un laboratoire de biologie théorique (bioinformatique, informatique, mathématiques).

Métiers visés

Codes ROME :

Spécialités de formation (code NSF) :

  • 114c : Mathématiques de la physique, de la chimie, de la biologie
  • 118b : Modèles d'analyse biologique ; Informatique en biologie
  • 326t : Programmation, mise en place de logiciels

Stages et projets encadrés

Au travers de projets de groupes et de stages en laboratoire, les étudiants seront amenés à mettre en oeuvre des approches interdisciplinaires, et à interagir directement avec les chercheurs des instituts membres du Centre Turing des Systèmes Vivants (CENTURI).

Modalités pédagogiques particulières

Le Master Computational and Mathematical Biology est enseigné en anglais. Il combine des cours théoriques et pratiques de mathématiques, informatique et biologie, et propose une formation interdisciplinaire orientée vers la modélisation des systèmes biologiques complexes.

Master 1 CMB mention Bio-informatique Semestre 1 CMB mention Bio-informatique

[ détails ]

  • Fundamentals in biology 1 (3 crédits)

    Code : S40BI1Z1

    Contenu : Cette unité est la première partie de l'enseigement Fundamentals of biology. Dans cette partie, on donnera une présentation des théories évolutionnistes à la base de la biologie moderne (de Lamarck à Darwin) et une synthèse des découvertes qui ont conduit aux concepts actuels de la biologie moléculaire et cellulaire : le rôle des macromolécules dans la fonction cellulaire (transfert d'information entre ADN, ARN, protéines, régulation, etc.), hérédité et adaptation cellulaire. Voici quelques sujets qui seront abordés :e Information, évolution des causes pour les organismes vivants Information cellulaire Epigénétique - phénomènes, informations, adaptation, mécanismes

    Volume horaire : 18h de CM

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  • UE professionnalisante 1 : Professional perspectives for biological systems modelling (3 crédits)

    Code : S40BI1Z2

    Contenu : L'unité d'enseignement consiste en une présentation des métiers porteurs de la modélisation biologique. Elle s'effectuera selon deux modalités. Premièrement quelques séminaires seront proposés avec des intervenants extérieurs à Aix-Marseille Université du domaine académique et industriel. Deuxièmement les étudiants bénéficieront d'une immersion dans des laboratoires Centuri où ils découvriront des thématiques de recherche pluri-disciplinaires. Pour conclure cette unité il sera demandé aux étudiants de présenter une problématique spécifique en lien avec le traitement des données et la modélisation. L'aspect scientifique devra également s'intégrer à une réflexion sur les enjeux professionnels sous-jacents, qu'ils relèvent du domaine académique ou du secteur privé.

    Volume horaire : 18h de TD

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  • Genomics (3 crédits)

    Code : S40BI1Z3

    Contenu : La génomique est un domaine interdisciplinaire de la biologie moderne qui étudie le complément génétique d'un organisme. Avec près de 3 500 génomes maintenant séquencés, l'ère post-génomique a considérablement amélioré nos connaissances sur l'origine de la diversité et l'évolution des génomes, des voies cellulaires, des phénotypes d'organismes et des maladies humaines. Le cours sera divisé en trois thèmes principaux et suivi de travaux pratiques, destinés à couvrir les méthodes d’analyse du génome : Evolution des génomes eucaryotes, Régulation des gènes et épigénomique Dérégulation des gènes dans le développement de maladies humaines.

    Volume horaire : 9h de CM - 9h de TP

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  • Discrete modelling of dynamical biological systems 1 (3 crédits)

    Code : S51IN1Z1

    Contenu : This course is an introduction to the basics of finite dynamic systems and PLC networks (definitions of local functions, global function/relationship, automata, interaction graph, transition graph) as well as the main static and dynamic properties. A part of the lecture will also focus on the parallel update mode. The lectures should provide students the skills to implement modelling approaches (differential, logical, stochastic or deterministic equations) to develop mathematical models of a biological system, analyze mathematical models and biological data to understand complex systems, evaluate the adequacy between a biological question, available data, and mathematical formalisms and interpret and validate a study.

    Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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  • Programming and algorithms (6 crédits)

    Code : S51IN1Z2

    Contenu : 3 parts : 1) Unix : - file system and basic shell commands - text utilities - redirections, pipe 2) Programming language (Python) : - basic principles of imperative programming : variable, type, assignment, operators - control flow (conditional, iterations, loops) - basic data structures : tuple, list, dict - files (text, input/output) - local and external modules : math, random, numpy, scipy, matplotlib, pandas - functions 3) Algorithms : arrays, sorting, lists, stacks, queues

    Volume horaire : 12h de CM - 12h de TD - 12h de TP

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  • Computational Biology (3 crédits)

    Code : S51IN1Z4

    Contenu : Computational biology will introduce the biological concepts necessary to model complex systems, implement modelling approaches (differential, logical, stochastic or deterministic equations) to develop mathematical models of a biological system, analyze mathematical models and biological data to understand complex systems and assess the adequacy between a biological question. The course is divided in 2 sections : computational neuroscience : dynamic models of neuron function : dynamic behavioural simulation, biological aspects, computer complexity, analytical aspects bioinformatics : alignment, molecular phylogeny, prediction and modelling of structural aspects of proteins, cis-regulation

    Volume horaire : 14h de CM - 16h de TP

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  • Mathematics for modelling (6 crédits)
    • Probabilities and statistics for modelling 1

      Code : S53MA1Z1A

      Contenu : Révision express des concepts fondamentaux de probabilités et statistique, en s’appuyant exclusivement sur des exemples tirés de la biologie, en particulier l’analyse des génomes et des systèmes complexes. Les exemples seront articulés avec les matières vues dans les autres cours. Analyse combinatoire Concepts de probabilités Lois discrètes (Bernoulli, géométrique, hypergéométrique, binomiale, Poisson) Description sommaire des lois continues de base (normale, Student) Estimation et échantillonnage Tests d’hypothèse Applications biologiques Probabilités de motifs dans les séquences Détection de gènes différentiellement exprimés

      Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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    • Continuous dynamical systems and modelling : examples

      Code : S54MA1Z1B

      Contenu : Exemples de systèmes dynamiques continus en biologie. Introduction à leur étude qualitative. Exemples d’équations différentielles linéaires et non linéaires utilisées en biologie (Equation de Malthus, équation logistique, systèmes proie-prédateur, extensions aux systèmes multi-espèces (exemple en bactériologie), système en épidémiologie (modèle SIR) Trajectoires (définition, visualisation, interprétation) Approximation par le schéma d’Euler Etats d’équilibre et leur stabilité Visualisation du comportement asymptotique des systèmes 2D Les travaux pratiques (TP) seront effectués en Python.

      Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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  • Basics in algebra and analysis (3 crédits)

    Code : S54MA1Z5B

    Contenu : Ce cours présente le vocabulaire et les notions de l’algèbre linéaire au travers d’exemples numériques développés sous Python. L’objectif est de mettre en place les outils matriciels nécessaires à la régression Calcul matriciel : système linéaire, multiplication matricielle, calcul de déterminant avec Python, inverse de matrice avec Python, calcul de valeurs/vecteurs propres avec Python, R^d, norme, produit scalaire, transposée d’une matrice la régression linéaire multivariée

    Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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Master 1 CMB mention Bio-informatique Semestre 2 CMB mention Bio-informatique

[ détails ]

  • Analysis of Omics Data (6 crédits)
  • Fundamentals of biology 2 (4 crédits)

    Code : S40BI2Z1

    Contenu : Ce cours fait suite au cours Fundamentals of biology 1. On montrera comment ces mécanismes moléculaires sous-tendent le développement et le fonctionnement des tissus et des organismes. Il sera structuré autour de quatre domaines : la transmission intergénérationnelle des traits ; développement de l'organisme ; système immunitaire ; système nerveux. Vous trouverez ci-dessous des exemples de sujets abordés : Information et organisation : transmission intergénérationnelle (cellules, organismes, Information, évolution des causes pour les organismes vivants) Développement des organismes Information et organisation du système immunitaire Information et organisation du système nerveux

    Volume horaire : 12h de CM - 12h de TD

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  • Statistical and computational tools for biological modelling (6 crédits)
    • Graph theory and algorithms 1

      Code : S51IN2Z2A

      Contenu : This introductory course focuses on graphs as mathematical objects and some of its uses to solve applications to biological networks. After intruducing different classes of graphs and their properties, the following points will be developped : Planar graphs, graphs on a surface, Euler characteristic Interval graphs, perfect graphs

      Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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    • Statistics for biology

      Code : S53MA2Z2B

      Contenu : Ce cours vise à fournir aux étudiants une approche pratique de l'analyse des données biologiques avec R, basée sur les concepts acquis dans le cours « Probabilités et statistiques pour la modélisation 1 ». Les fondements mathématiques associés seront développés dans le cours « Statistiques avancées ». Échantillonnage (moments,…) Estimation (estimateurs robustes, intervalles de confiance) Quelques distributions additionnelles Tests (comparaison moyenne, qualité de l’estimation,…)

      Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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  • Advanced statistics (3 crédits)

    Code : S53MA2Z1

    Contenu : Quelques notions avancées de statistique. Introduction à l’inférence statistique (concepts fondamentaux, estimateurs, intervalles de confiance et tests, erreur quadratique, biais et variance). Vraisemblance (information de Fisher, rapport de vraisemblance) Famille exponentielle Convergence Multivariate gaussian distributions

    Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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  • Probability and statistics for modelling 2 (3 crédits)

    Code : S53MA2Z2

    Contenu : Ce cours vise à renforcer les bases théoriques en probabilité et statistiques . Les concepts suivants seront étudiés : Séquences numériques et séries (limites, convergence) Lois de probabilités continues (distribution normale, Student, khi2, Snedecor). Introduction aux différentes notions de convergence dans les probabilités et les relations entre les différentes lois (convergence entre les lois). Loi du grand nombre et théorème de la limite centrale

    Volume horaire : 6h de CM - 6h de TD - 6h de TP

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  • Research project and scientific communication (6 crédits)

    Code : S99XX2Z1

    Contenu : A la suite de l’UE Professional perspectives for biological systems modelling , et de l'UE Fundamentals of biology 1 , les étudiants choisiront un article scientifique à l’interface de plusieurs disciplines sur lequel ils travailleront en groupe. Ils devront dans un mémoire et une présentation orale, expliquer le contexte biologique et les concepts de base en rapport, expliquer les méthodes utilisées pour interpréter les données biologiques, synthétiser les résultats obtenus dans l’article.

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  • UE professionnalisante 2 : CenTuri Seminars (2 crédits)

    Code : S99XX2Z2

    Contenu : Les séminaires scientifiques constitue une bonne façon d’élargir ses connaissances scientifiques. Dans ce module, les étudiants doivent assister à une grande partie des séminaires Centuri du semestre. Ils sélectionneront deux séminaires parmi ceux auxquels ils ont participé et feront une synthèse écrite.

    Volume horaire : 12h de CM

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Master 2 CMB mention Bio-informatique Semestre 3 CMB mention Bio-informatique

[ détails ]

Master 2 CMB mention Bio-informatique Semestre 4 CMB Computational and Mathematical Biology

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Informations diverses

Secrétariat pédagogique :

  • Sonia KERBACHE (sonia.kerbache@univ-amu.fr), tél. : +33(0)4 13 94 19 99
    Aix-Marseille Université, Campus Luminy. Bâtiment TPR1. 163 av. de Luminy. case 901. 13009 Marseille.