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L'échelle et la complexité des données génomiques éclipsent les mesures traditionnellement utilisées dans les tests de laboratoire. Ces dernières années, la technologie informatique permettant d'analyser et d'interpréter le séquençage de l'ADN s'est énormément développée, ce qui a créé un écart entre les connaissances biologiques et leur application dans la pratique clinique. Il est donc nécessaire de former, de diffuser et d'incorporer ces techniques informatiques au sein de la communauté médicale afin de pouvoir interpréter l'analyse massive de données provenant de publications, de bases de données biologiques ou médicales et de dossiers médicaux, entre autres; et de pouvoir ainsi enrichir les informations biologiques disponibles au niveau clinique.

Cet apprentissage automatique permettra de développer l'oncologie de précision, afin d'interpréter les caractéristiques génomiques et de trouver des thérapies ciblées, ou d'identifier les risques de certaines maladies et d'établir des mesures de prévention plus individualisées. L'un des objectifs fondamentaux du programme est de rapprocher et de diffuser les connaissances informatiques, qui sont déjà appliquées dans d'autres domaines mais qui n'ont qu'une application minime dans le monde médical; et malgré le fait que la médecine génomique soit une réalité , il est nécessaire d'interpréter avec précision l'énorme volume d'informations cliniques actuellement disponibles et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique. Ainsi, bien qu'il s'agisse d'un défi difficile à relever, il permettra d'explorer les effets des variations génétiques et les thérapies potentielles rapidement, à moindre coût et avec une plus grande précision que ce n'est le cas actuellement.

L'être humain n'est pas naturellement équipé pour percevoir et interpréter des séquences génomiques, ni pour comprendre l'ensemble des mécanismes, des voies et des interactions qui se déroulent dans une cellule vivante, ni pour prendre des décisions médicales comportant des dizaines ou des centaines de variables. Pour aller de l'avant, il faut un système doté d'une capacité d'analyse surhumaine pour simplifier l'environnement de travail et montrer les relations et les proximités entre les variables. En Génomique et en Biologie, il est désormais reconnu qu'il vaut mieux consacrer des ressources à de nouvelles techniques de calcul qu'à la collecte pure et simple de données, ce qui est peut-être aussi le cas en Médecine et en Oncologie.

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Module 1. Utilisation d'Unix et Linux en bioinformatique

1.1. Introduction au système d'exploitation Linux

1.1.1. Qu'est-ce qu'un système d'exploitation? 
1.1.2. Les avantages de l'utilisation de Linux

1.2. Environnement et installation de Linux

1.2.1. Distributions Linux?
1.2.2. Installation de Linux à l'aide d'une clé USB
1.2.3. Installation de Linux à l'aide d'un CD-ROM
1.2.4. Installation de Linux à l'aide d'une machine virtuelle

1.3. La ligne de commande

1.3.1. Introduction
1.3.2. Qu'est-ce qu'une ligne de commande? 
1.3.3. Travailler dans le terminal
1.3.4. Le Shell, Bash

1.4. Navigation de base

1.4.1. Introduction
1.4.2. Comment connaître l'emplacement actuel? 
1.4.3. Itinéraires absolus et relatifs
1.4.4. Comment se déplacer dans le système? 

1.5. Manipulation de fichiers

1.5.1. Introduction
1.5.2. Comment construire un répertoire? 
1.5.3. Comment accéder à un répertoire? 
1.5.4. Comment créer un fichier vide? 
1.5.5. Copier un fichier et un répertoire
1.5.6. Suppression d'un fichier et d'un répertoire

1.6. Éditeur de texte VI

1.6.1. Introduction
1.6.2. Comment sauvegarder et quitter?
1.6.3. Comment naviguer dans un fichier dans l'éditeur de texte vi?
1.6.4. Suppression du contenu
1.6.5. La commande undo

1.7. Les wildcards

1.7.1. Introduction
1.7.2. Que sont les wildcards?
1.7.3. Exemples 

1.8. Permissions

1.8.1. Introduction
1.8.2. Comment voir les permissions d'un fichier?
1.8.3. Comment modifier les autorisations?
1.8.4. Définition des autorisations
1.8.5. Permissions pour les répertoires
1.8.6. El usuario “Root”

1.9. Filtres

1.9.1. Introduction
1.9.2. Head
1.9.3. Tail
1.9.4. Sort
1.9.5. nl
1.9.6.  wc
1.9.7. Cut
1.9.8. Sed
1.9.9. Uniq
1.9.10. Tac
1.9.11. Autres filtres

1.10. Grep et expressions régulières

1.10.1. Introduction
1.10.2. eGrep
1.10.3. Expressions régulières
1.10.4. Quelques exemples

1.11. Pipelines et redirection

1.11.1. Introduction
1.11.2. Redirection vers un fichier
1.11.3. Sauvegarde dans un fichier
1.11.4. Redirection à partir d'un fichier
1.11.5. Redirection de STDERR
1.11.6. Pipelines

1.12. Traitement des processus

1.12.1. Introduction
1.12.2. Processus actifs
1.12.3. Fermeture d'un processus corrompu
1.12.4. Emplois d'avant-plan et d'arrière-plan

1.13. Bash

1.13.1. Introduction
1.13.2. Points importants
1.13.3. Porquoi celui-ci? 
1.13.4. Variables
1.13.5. Déclarations

Module 2. Analyse des données dans les projets de Big Data: Langage de Programmation R

2.1. Introduction au langage de Programmation R

2.1.1. Qu'est-ce que R? 
2.1.2. Installation de R et de l'interface graphique R
2.1.3. Paquets

2.1.3.1. Paquets standard
2.1.3.2. Paquets contribués et CRAN

2.2. Caractéristiques de base de R

2.2.1. L'environnement R
2.2.2. Logiciels et documentation connexes
2.2.3. R et statistiques
2.2.4. R et le système de fenêtres
2.2.5. Utiliser R de manière interactive
2.2.6. Une session d'introduction
2.2.7. Obtenir de l'aide sur les fonctions et les caractéristiques
2.2.8. Commandes R, sensibilité à la casse, etc
2.2.9. Récupération et correction des commandes précédentes
2.2.10. Exécution de commandes ou déviation de la sortie vers un fichier
2.2.11. Permanence des données et suppression des objets

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