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Bioinformatique pour le traitement de données de séquençage (NGS)

RESPONSABLE

Eric RIVALS

Directeur de recherche

UMR 5506

LIEU

MONTPELLIER (34)

ORGANISATION

4,5 jours
De 9 à 12 stagiaires

COÛT PÉDAGOGIQUE

2000 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATE DU STAGE

20024 : du lundi 23/03/2020 au vendredi 27/03/2020

Janvier Février Mars
20024
Avril
Mai Juin Juillet Août
Sept. Oct. Nov. Déc.
OBJECTIFS
-

Comprendre les principes des méthodes d'analyse de données de séquençage à haut débit


-

Comprendre les résultats obtenus, les paramètres et leurs impacts sur les analyses


-

Savoir choisir et utiliser les principaux outils d'analyse


-

Être autonome pour utiliser un pipeline d'analyse


-

Savoir manipuler les fichiers de séquences : préparation et filtration


-

Savoir évaluer la qualité des données


-

Savoir analyser les résultats avec ou sans génome de référence

PUBLICS
- Biologistes, professionnels des sciences du vivant ayant besoin d'analyser des données de séquençage
- Ingénieurs ou chercheurs en bioinformatique
- Bioanalystes

Afin de vérifier les prérequis, il sera demandé aux candidats stagiaires de renvoyer le questionnaire téléchargeable ICI au moment de la pré-inscription.
PRÉREQUIS
- Notions de base en informatique : fichiers, répertoire...
- Notions du système linux et des lignes de commande
- Niveau master
PROGRAMME
- Linux : commandes de base
- Les données NGS : fichiers, manipulation de base
- Mapping : algorithmes, outils et pratique
- Prédiction de variations génomiques à grande échelle : méthodes et applications
- Assemblage de génomes : méthodes et applications (short reads, long reads)
- Transcriptomique :
. prédiction de variants d'épissage à grande échelle (méthodes et applications)
. comparaison d'échantillons issus de conditions différentes

Voir le programme détaillé téléchargeable ICI

Alternance de cours (15 h) et de TP (15 h)
EQUIPEMENT
Postes de travail sous linux avec logiciels installés
INTERVENANTS
E. Rivals et J. Ripoll (chercheurs) du LIRMM et plateforme ATGC-NGS
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