Nature UE
Crédits ECTS 3
Volume horaire total 28
Volume horaire CM 18
Volume horaire TD 4
Volume horaire TP 6

Pré-requis

• Avoir suivi l'UE « Algorithmie et programmation » (M1S1) ou avoir des bases d'algorithmie et savoir programmer en python.

Objectifs

• comprendre les concepts de théories des graphes • maitriser l’utilisation d’un logiciel d’analyse de graphes • restituer des résultats via un code commenté et reproductible avec R markdown

Contenu

COURS MAGISTRAUX (18 H)
• Introduction aux graphes: définitions, exemples d'application, notions de base.
• Modélisations par des graphes, exemples en biologie et en bio-informatique, notions de distance et de dissimilarité.
• Représentation d'un graphe en machine.
• Notion d'algorithme et de complexité.
• Les arbres et les parcours d'arbres; applications aux phylogénies et aux codages/décodages d'arbres (format Newick), étude de la connexité d'un graphe.
• Décomposition d'un graphe suivant ses cliques séparatrices et applications à la modélisation et à la visualisation de données biologiques.

TRAVAUX DIRIGÉS ( 4 H)
• Exercices d'application sur le cours


TRAVAUX PRATIQUES ( 6 H)
• création et manipulation de graphes sous R avec la librairie igraph (3hrs de TP)
• PROJET INDIVIDUEL (3h de suivi) :
• traitement de données pour créer un graphe (Python)
• analyse du graphe sous R avec la librairie igraph
• restituer les résultats sous la forme d’un rapport écrit en Rmarkdown
• expliquer ces résultats à l’oral

Appartient à

Informations complémentaires

• comprendre les concepts de théories des graphes • maitriser l’utilisation d’un logiciel d’analyse de graphes • restituer des résultats via un code commenté et reproductible avec R markdown