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Algorithmique de la bio-informatique

Mis à jour le

Responsable(s) : M. Jean-Francois ZAGURY, M. Jean-Louis SPADONI

  • Cours
Code Cnam : BNF103

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  • Durée : 50 heures
  • A la carte
  • Soir & samedi
  • 6 crédits
  • Présentiel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Prérequis : Les auditeurs devront de préférence avoir assisté au cours BNF102 (langage Scheme et Python) ou sinon justifier d'un niveau suffisant en programmation 
Biologistes ou Informaticiens.
Titulaires d'un BTS de Biochimie, Biotechnologie, Biologie ou d'un DUT de Biologie appliquée (ou diplômes équivalents bac+2)
Titulaire d'un BTS ou d'une licence d'informatique ou diplôme de niveau équivalent.

Objectifs

Initier aux algorithmes utilisés pour les principaux programmes de bio-informatique.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDF

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2023-2024 :

  • Nombre d'inscrits : 17
  • Taux de présence à l'évaluation : 59%
  • Taux de réussite parmi les présents : 80%

Compétences et débouchés

Compétences

Cette formation doit permettre aux auditeurs non initiés:

  •  de comprendre le fonctionnement des principaux algorithmes utilisés en bio-informatique.
  •  d’utiliser ces algorithmes de façon pertinente en fonction des besoins et des contextes.

Parcours

Informations pratiques

Contact

  • Département : Bioinformatique
  • Email : isabelle.corbeau@lecnam.net
  • Adresse : 17.0.16, 292 rue St Martin - 75003 Paris

Retrouvez cette formation en centre :

Lieux de formation

Logo école santé Cnam
Logo Ecole numérique et IA Cnam

Programme

Contenu

  1. Principes fondamentaux de l’algorithmique et notions d’optimisation et d’accélération algorithmique
  2. Algorithme de recherche de valeurs ou de texte
  3. Algorithmes de tris
  4. Algorithmes d’alignement deux à deux, d’alignement multiple et de recherche de motifs.
  5. Algorithmes de recherche de similarités dans les banques: BLAST et FASTA
  6. Recherche de gènes: méthodes heuristiques

 


 

Modalités d'évaluation

Examen final

Bibliographie

  • AD Baxevanis et al. Wiley Interscience New York (USA) . Bioinformatics
  • L. Bloch Ed Technip . Initiation à la programmation et aux algorithmes (Scheme)
  • T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest et T. Stein Ed Dunod . Introduction à l'algorithmique
  • L. Bloch Ed Technip . Initiation à la Programmation et aux algorithmes Python

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