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De Master de Bioinformatique de Toulouse
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Le Master

Le Master de Bioinformatique est une formation en deux ans, avec un seul parcours : Bioinformatique et biologie des Systèmes. Le recrutement des étudiants se fait dès le M1 qui est ouvert aussi bien aux étudiants ayant obtenu une Licence de Biologie qu'à ceux ayant obtenu une Licence d'Informatique ou de Mathématiques et qui souhaitent acquérir une formation pluridisciplinaire.

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Objectifs

Former des étudiants qui deviendront des scientifiques (chercheurs ou ingénieurs) capables de répondre aux questions de plus en plus complexes soulevées par les approches globales en biologie et faire face aux défis, aussi bien scientifiques que techniques, ainsi engendrés. Ceci nécessite donc d'acquérir des compétences multidisciplinaires, biologie, informatique et mathématiques, nécessaires pour oeuvrer dans le domaine de la bioinformatique mais aussi dans celui émergent de la biologie des systèmes.

L'étudiant diplômé aura acquis :

  • 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.

L'apprentissage de la communication et de la transmission de leurs connaissances ainsi que l'exercice de l'esprit critique seront développés tout au long du cursus. A l'issue de cette formation, les étudiants auront acquis lautonomie 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.

L'évolution rapide des technologies dans le domaine des sciences de la vie et la généralisation de ces approches globales dans l'analyse du vivant génèrent dans les laboratoires privés et publics une demande accrue de jeunes cadres ou chercheurs possédant une vision intégrée s'appuyant sur des connaissances et des compétences de plusieurs champs disciplinaires.

La bioinformatique et la biologie des systèmes

Les programmes de séquençage systématique de génomes complets conjointement au développement d'approches globales à haut débit (transcriptomique, protéomique,...) ont conduit à la production de grandes masses de données mais aussi à un changement de cadre conceptuel où l'on passe d'une approche analytique à une approche synthétique : la fonction d'une entité biologique résulte de ces relations avec les autres acteurs du système. De fait, devant l'explosion de la production de données ainsi que celle de leur hétérogénéité, l'utilisation de l'informatique, dans le monde notamment de la génétique et de la biologie moléculaire, est devenue incontournable. En effet, les méthodes informatiques, souvent basées sur l'outil statistique, interviennent à de nombreux niveaux, de l'acquisition à l'exploitation des données en passant par le stockage et la diffusion de l'information. Ces différents niveaux forment des domaines bien identifiables mais toutefois reliés entre eux et alliés à la démarche expérimentale, ils ont pour but final et ambitieux de comprendre le vivant.

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La bioinformatique est donc issue de la rencontre de la biologie, des mathématiques et de l'informatique et constitue une nouvelle branche de la biologie, appelée approche in silico, venant compléter les approches in situ, in vivo et in vitro. Discipline reconnue depuis les années 1990, elle avait cependant fait son apparition dès 1965 dans le cadre de la phylogénie moléculaire et s'est ensuite développée dans le cadre de l'analyse des séquences. En constante évolution, elle est aujourd’hui au cœur des approches de génomiques et post-génomiques.

La bioinformatique a pour but d'étudier et d'interpréter les informations issues de l'étude du vivant et de permettre une synthèse rationnelle des données disponibles dans le double objectif d'énoncer des hypothèses généralisatrices et de formuler des prédictions à partir d'une approche par modélisation. Loin de n'être qu'une simple utilisation d'outils informatiques appliqués aux différents domaines de la biologie, l'originalité et la force de la bioinformatique s'exprime plus particulièrement dans le développement de nouvelles méthodes d'analyse des données en biologie ainsi que dans l'acquisition de nouvelles connaissances et l'émergence de nouveaux concepts. Sa maîtrise requiert une multiple compétence Biologie-Informatique-Mathématiques-Statistiques.

La biologie des systèmes

La biologie des systèmes est une voie de recherche émergente s’intéressant aux interactions complexes rencontrés dans les systèmes biologiques et à la manière dont ces interactions donnent naissance à la fonction du système et sont impliquées dans son comportement.

En effet, une fonction biologique ne résulte pas de la simple addition des propriétés de ses composants élémentaires (ARN, protéines, ...) mais des propriétés induites par leurs nombreuses interactions. Ceci nécessite donc la détermination et l’analyse de réseaux d’interactions complexes afin de les modéliser mathématiquement pour pouvoir étudier leur dynamique.

Le but ultime de cette approche est d’obtenir une compréhension holistique des phénomènes biologiques. De nombreuses étapes restent cependant à franchir. Il faut dans un premier temps identifier les composants pertinents du système, inférer le réseau de relations et réaliser ensuite une modélisation explicative et prédictive. Grâce aux progrès technologiques et l’avènement des approches à haut débit en biologie, les données peuvent être facilement produites. En effet, le séquençage des génomes permet de connaître l’organisation de ceux-ci, les approches, entre autres, du transcriptome (présence et abondance relative des ARN), du protéome (présence et abondance relative des protéines), du métabolome (ensemble des métabolites d’une cellule) permettent de dresser un bilan quantitatif et qualitatif des biomolécules dans des conditions expérimentales déterminées. On peut ainsi analyser l’expression du génome au cours du temps (lors du développement de la plante par exemple) ou dans des conditions environnementales différentes (par exemple, différentes conditions de stress). Quantité et hétérogénéité caractérisent les données issues de la génomique et de la post-génomique (appelée aussi génomique fonctionnelle).

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Un premier enjeu central dans la biologie des systèmes concerne donc l’intégration de ces données, à savoir l’analyse et l’association de différents types de données et leur interprétation en termes biologiques. Par exemples, l’inférence de réseaux de gènes se ferra en associant les données d’analyse du génome (génomique) et les données du transcriptome, l’inférence de réseaux de régulation pourra être obtenue par intégration des données du transcriptome avec celles se rapportant aux interactions protéines-ADN, etc. L’exploitation et l’intégration efficace des données de génomique et de post-génomique reposent sur la bioinformatique : ensemble des approches mathématiques, algorithmiques et statistiques appliquées à la génomique. Pour étudier ensuite le comportement de ces réseaux, il faudra proposer des modèles mathématiques explicatifs et prédictifs qui seront confrontés aux résultats expérimentaux.


La biologie des systèmes se présente donc comme une démarche itérative et intégrative en combinant des approches expérimentales et théoriques. Dans un premier temps, les connaissances scientifiques disponibles (données produites par un ou plusieurs niveaux hiérarchiques de l'organisation des systèmes biologiques) seront intégrées dans un modèle mathématique préliminaire afin d’établir des prédictions sur le fonctionnement de ce système biologique dans de nouvelles conditions. En effet, des simulations numériques permettront d’étudier le comportement du système sous l’effet de différentes variations. Dans un second temps, certains éléments du système seront perturbés expérimentalement et les effets de cette perturbation analysés et confrontés aux résultats de la simulation numérique. Des contradictions entre résultats expérimentaux et théoriques conduiront à revisiter le modèle mathématique pour prendre en compte ces nouvelles connaissances. Le nouveau modèle sera testé de la même façon et le cycle sera répété jusque ce que les résultats observés et prédits se superposent. La modélisation doit être vue comme une aide à la compréhension du système et non comme une finalité en soi, c’est pourquoi les modèles doivent être explicatifs et prédictifs.


La généralisation de ces approches globales dans l'analyse du vivant génère dans les laboratoires privés et publics une demande accrue de personnes formées à cette discipline (cf. http://listes.sfbi.fr/wws/arc/bioinfo).