Le Maître en Bioinformatique et Modélisation est ouvert à une grande gamme d'étudiants, des biologistes aux mathématiciens. Le maître vise à donner aux étudiants une vue d'ensemble des aspects divers de Bioinformatique et Modélisation. Il inclut tant théorique que des cours de travaux pratiques, qui sont organisés autour de 3 sujets principaux :
  • Génomique, proteomics et évolution
  • Biophysique et bio-informatique structurelle
  • Modélisation de systèmes biologiques

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Génomique, protéomique, et évolution

La Génomique concerne l'ensemble du matériel génétique d'un organisme. Le but des études génomiques, outre le séquençage de l'ADN et l'obtention de séquences de génomes complets, est d'identifier les gènes et leur fonction. On peut par exemple comparer des séquences complètes afin d'établir les relations évolutives entre les espèces, identifier les gènes responsables de maladies ou examiner les régulations génétiques qui gouvernent l'expression des gènes (par exemple en explorant les régions régulatrices présentes dans le génome).

La Protéomique concerne l'étude du protéome, c'est-à-dire l'ensemble des protéines synthétisées par une cellule. Elle inclut l'étude des interactions protéines-protéines, de leur activité et de leur rôle au sein de la cellule. Le complexité de ce domaine de recherche réside dans dans le fait que la production des protéines est soumise à des systèmes de régulation présents à différents niveaux: régulations transcriptionelles, traductionelles et post-traductionelles.

Tant les informations génomiques que protéomiques peuvent être utilisées dans l'étude des relations évolutionnaires entre les espèces. Des informations concernant la fonction de gènes et protéines au sein d'un organisme peuvent alors être inférées à partir des connaissances que l'on a de leurs homologues dans d'autres organismes.

Les approches génomiques et protéomiques jouent un rôle important dans la recherche actuelle en biologique moléculaire et médicale. Les cours offerts par l'ULB permettent aux étudiants d'être à jour dans ce domaine qui évolue rapidement et de maîtriser les outils nécessaires (statistiques, bases de données, et développement et utilisation de logiciels).

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Biophysique et bioinformatique structurelle

La bioinformatique structurelle a ces racines dans le développement de techniques pour représenter la complexité des structures de protéines, qui sont obtenues expérimentalement soit par cristallographie par rayons X, soit par RMN. Ce domaine de la bioinformatique aide les biologistes à comprendre comment des perturbations (comme des mutations) affectent la structure et, par conséquent, la fonction des protéines. Tandis que les analyses génétiques fournissent les relations entre les séquences et infèrent des informations par comparaison de séquences, les analyses structurales fournissent des informations sur les mécanismes qui produisent ces conséquences, ce qui, finalement, mène à un meilleure compréhension des relations entre structure et fonction.

La bioinformatique structurelle couvre plusieurs domaines qui tiennent une grande promesse: (1) la création d'une infrastructure pour la construction de modèle structurels par partir des composantes, (2) la mise en évidence de "principes de design" des protéines de telle sorte que des nouvelles fonctionnalités peuvent être créées par des modifications du design, (3) le développement de médicaments efficaces basés sur la connaissance de la structure de leurs protéines cibles, (4) le développement de modèles de simulations qui peuvent fournir des informations sur la fonction à partir d'informations structurelles.



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Modélisation et biologie des systèmes

La modélisation des systèmes biologiques vise à mieux comprendre comment les comportements dynamiques (comme des oscillations ou de la multistabilité) émergent grâce aux régulations et interactions moléculaires présentes au sein des cellules. En outre la modélisation couvre la dynamique de populations, allant des populations cellulaires aux populations d'animaux.

Grâce à l'utilisation de méthodes mathématiques et computationnelles, des modèles ont été construits pour différentes voies métaboliques, cascades de signalisation et réseaux de régulations génétiques. Ces modèles permettent aux chercheurs de comprendre comment des perturbations mènent à des comportements pathologiques et de suggérer des mécanismes par lesquels de nouveaux médicaments pourraient rétablir le comportement normal.

Ce troisième axe du master est dédié aux cours qui montrent comment construire et analyser ces modèles dynamiques (par des approches mathématiques et des simulations sur ordinateur).