• Niveau d'étude visé

    BAC +5

  • Diplôme

    Master (LMD)

  • Domaine(s) d'étude

    Bioingénierie - Biotechnologies, Biologie et Santé, Microbiologie

  • Accessible en

    Formation continue, Formation initiale, VAE

  • Établissements

    Université Toulouse III - Paul Sabatier

Présentation

Le master de Bioinformatique a pour objectif de former des étudiants possédant d’importantes capacités multidisciplinaires, biologie, informatique et mathématiques, nécessaires pour œuvrer dans le domaine de la bioinformatique mais aussi dans celui émergent de la biologie des systèmes.

Nous avons comme but de permettre aux étudiants d'acquérir: les connaissances en programmation et gestion des données pour accompagner des projets en biologie,  les compétences en traitements mathématiques des grands jeux de données pour en extraire les informations pertinentes, les démarches pour dégager, à partir de différentes sources de données hétérogènes, les relations entre objets dans le but d'inférer des réseaux biologiques, les méthodes de modélisation dynamique des réseaux biologiques pour analyser in silico leur comportement, des compétences pratiques par la réalisation de nombreux projets individuels et collectifs en plus d'un socle solide de connaissances théoriques.

A l’issue de cette formation, les étudiants auront acquis l’autonomie nécessaire pour conceptualiser les problèmes liés à l’analyse des données biologiques et pour mettre en place et/ou développer les réponses méthodologiques adaptées pour résoudre la question biologique posée.

Savoir-faire et compétences

Compétences transversales

  • Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes
  • Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif
  • Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
  • Actualiser ses connaissances par une veille dans son domaine, en relation avec l’état de la recherche et l’évolution de la règlementation
  • Evaluer et s’autoévaluer dans une démarche qualité
  • S’adapter à différents contextes socio-professionnels et interculturels, nationaux et internationaux
  • Rédiger des cahiers des charges, des rapports, des synthèses et des bilans
  • Communiquer par oral et par écrit, de façon claire et non-ambiguë, en français et dans au moins une langue étrangère, et dans un registre adapté à un public de spécialistes ou de non-spécialistes
  • Utiliser les outils numériques de référence et les règles de sécurité informatique pour acquérir, traiter, produire et diffuser de l’information de manière adaptée ainsi que pour collaborer  en interne et en externe.

Programme

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Master parcours Bioinformatique et génomique environnementale (BGE)

Ce parcours de master comprend deux années proposant une solide formation disciplinaire en Bioinformatique, Biodiversité, Ecologie et Evolution, pour permettre de générer des connaissances sur le fonctionnement et l'évolution des organismes et écosystèmes, par l'analyse de l'information génétique ou génomique issue du séquençage ciblé et non ciblé, dans un environnement donné.

La première année (M1) correspond à une formation de 60 ECTS, construite sur un ensemble commun d'UE permettant au premier semestre d'acquérir les fondements disciplinaires de la formation en écologie, évolution, biostatistiques, et (bio)informatique. Le second semestre [color=#303030] propose des UE d'approfondissement en génomique environnementale et en bioinformatique pour le traitement des données issues des approches à haut débit, l'extraction de connaissances à partir de grands jeux de données et l'initiation aux analyses d'évolution moléculaire. Deux UE renforcent leur formation en statistiques multivariées.
Deux UE de langues vivantes sont proposées l'une au S1 et l'autre au S2.[/color]
Une UE de projet tuteuré est proposée au S2 étant donné l'absence de stage obligatoire en M1 due à la nécessité de renforcer les compétences disciplinaires. Les étudiant.e.s sont, cependant, fortement encouragés à effectuer un stage en fin d'année universitaire.

La deuxième année (M2) comprend une formation théorique (semestre 3, 30 ECTS) composée de 8 UE. Deux UE portent sur l'introduction (i) aux bases de données et (ii) aux approches d'IA. Deux UE portent sur les approches d'analyse des données de génome et sur le traitement des réseaux biologiques par la théorie des graphes. Une UE aborde l'étude de la relation entre évolution des génomes et adaptation à des environnements différents. [color=#303030]Une UE spécifique porte sur les approches de génomique écologique et des populations, de métagénomique et de paléogénomique, avec pour objectifs d'exploiter des données génomiques de polymorphismes moléculaires d'échantillons populationnels ou environnementaux, et de tester des hypothèses à l'aide de méthodes statistiques descriptives et inférentielles. Les enseignements dans cette UE (cours/TD et d'ateliers) impliquent un travail actif de l'étudiant.e pour approfondir sa formation à la démarche à la recherche et à l'autoformation. La rigueur et la démarche scientifique requises pour réaliser la synthèse de travaux scientifiques et leur présentation sont abordées dans l'UE communication scientifique. Finalement, une UE aborde le développement des compétences transversales nécessaires à une insertion professionnelle réussie.
La formation pratique (S4) consiste en un stage de 6 mois soit en milieu académique, soit en entreprise, en France ou à l'étranger. Il sera validé par un rapport écrit et une soutenance orale en fin d'année.[/color]

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Master parcours Bioinformatique et biologie des systèmes (BBS)

Ce parcours de master comprend deux années proposant une solide formation disciplinaire en Bioinformatique et en Biologie des Systèmes. L'accent est mis sur le traitement et l'intégration des différents types de données Omics, et la modélisation mathématique des réseaux de gènes pour étudier in silico le comportement dynamique du système biologique.

La première année (M1) correspond à une formation de 60 ECTS, construite sur un ensemble commun d'UE permettant au premier semestre d'acquérir les fondements disciplinaires en informatique, mathématiques et bioinformatique. Suivant l'origine des étudiant.e.s, Biologie ou Informatique, une UE au choix leurs permet d'acquérir les bases de l'autre discipline.
Le second semestre propose des UE d'approfondissement en programmation et en bioinformatique pour le traitement des données issues des approches à haut débit, l'extraction de connaissances à partir de grands jeux de données et l'initiation aux analyses d'évolution moléculaire. Deux UE au choix parmi 3 permettent d'acquérir un complément de formation soit en modélisation moléculaire, soit en statistiques multivariées.
Deux UE de langues vivantes sont proposées l'une au S1 et l'autre au S2.
Une UE de projet tuteuré est proposée au S2 étant donné l'absence de stage obligatoire en M1 due à la nécessité de renforcer les compétences disciplinaires. Les étudiant.e.s sont, cependant, fortement encouragés à effectuer un stage en fin d'année universitaire.

La deuxième année (M2) comprend une formation théorique (semestre 3, 30 ECTS) s'articulant autour de 8 UE dont la pédagogie fait appel le plus largement possible au travail en autonomie et/ou en groupe et s'appuie sur l'analyse des processus d'acquisition des connaissances scientifiques, des ateliers pratiques et la réalisation de projets. Deux UE portent sur la gestion de données biologiques complexes et une sur une introduction aux approches d'IA. Une UE aborde l'étude de la relation entre évolution des génomes et adaptation à des environnements différents. Deux UE d'initiation à la biologie des systèmes sont organisées sous forme d'ateliers consacrés à différentes problématiques scientifiques d'actualité, abordant, d'une part, les traitements d'intégration des données obtenus par différentes approches à haut débit pour caractériser le système, et d'autre part, les approches de modélisation mathématique pour mieux comprendre son comportement dynamique. La rigueur et la démarche scientifique requises pour réaliser la synthèse de travaux scientifiques et leur présentation sont abordées dans l'UE communication scientifique. Finalement, une UE aborde le développement des compétences transversales nécessaires à une insertion professionnelle réussie.
La formation pratique (S4) consiste en un stage de 6 mois soit en milieu académique, soit en entreprise, en France ou à l'étranger. Il est validé par un rapport écrit et une soutenance orale en fin d'année.

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