moussa moussaoui

Quatre projets, une compétence

Des mini-projets autonomes pensés pour des biologistes en Master qui savent déjà programmer en Python (cf. ateliers 1-12). Chacun part d’un jeu de données réaliste et aboutit à un script utilisable — pas un exercice scolaire.

Philosophie :Python standard, pas de pandas, pas de Biopython — pour comprendre ce que les outils font sous le capot.

Comment aborder ces projets

À lire avant de cliquer sur un projet.

Ces quatre mini-projets ne sont pas des exercices d’application — ce sont les briques minimales d’une future autonomie au laboratoire. Chacun part d’un jeu de données réaliste et aboutit à un script en ligne de commande qui tourne sur de vraies données, pas à un cahier rempli de corrigés.

L’ordre n’a pas d’importance : les quatre sujets sont indépendants. Choisissez celui qui ressemble le plus à votre future thèse, ou simplement celui qui éveille le plus la curiosité.

Pratiquez, ne lisez pas.

Lire la solution n’apprend rien. Tapez le code à la main, faites-le tourner, cassez-le exprès, modifiez-le. Le clavier est l’unique outil d’apprentissage.

Indices : progressivement.

Chaque atelier propose des indices gradués du plus général au plus précis. Avant de les ouvrir, accordez-vous au moins dix minutes de tâtonnement. Avant le suivant, encore cinq.

Le livrable, c’est le script final.

L’étape 8 de chaque projet produit un fichier .py exécutable en ligne de commande. C’est l’unique chose qui compte. Si vous savez l’expliquer ligne à ligne à un collègue, le projet est réussi.

Allez au-delà des huit étapes.

Les encadrés « Pour aller plus loin » pointent vers des extensions concrètes. Si Python doit servir dans le mémoire, c’est par là qu’il faut creuser.

Compter combien de temps ? Trois à cinq heures par projet pour quelqu’un d’à l’aise avec le contenu des ateliers 1-12. Davantage si l’on tient à comprendre chaque ligne — et c’est la bonne attitude.

Le choix du Python standard, sans Biopython ni pandas, est délibéré. Ces librairies sont magnifiques, mais elles cachent la mécanique. Une fois qu’on a vu le moteur de l’intérieur, on est libre de les utiliser sans en être prisonnier.

Bonne route ↓─────────────

Intermédiaire★★☆

Analyse de séquences ADN

FASTA · GC% · ORFs · 6 cadres de lecture

Pipeline bioinformatique complet : parser un FASTA, analyser sa composition, calculer le taux de GC, générer le brin complémentaire inverse, transcrire en ARN, traduire en protéine, et détecter les ORFs sur les 6 cadres de lecture.

Données: Séquence FASTA (synthétique 270 bp ou réelle depuis NCBI)
Compét.: fichierschaînesdictsmodules
Livrable: Outil CLI bio.py qui produit un rapport complet

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Avancé★★★

Analyse d’expression génique

RNA-seq · CPM · log2FC · DEGs

À partir d’une matrice de comptages RNA-seq (gènes × échantillons), identifier les gènes différentiellement exprimés entre deux conditions : normalisation, log2 fold-change, filtrage, classement.

Données: Matrice de comptages TSV (10 gènes × 6 échantillons)
Compét.: dicts imbriquéslistesCSV/TSVstatistiques
Livrable: Script qui sort la liste des DEGs et un heatmap ASCII

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Avancé★★★

Analyse de variants (VCF)

SNV · indels · Ts/Tv · QC

Parser un fichier VCF, distinguer SNVs et indels, calculer le ratio transitions/transversions, filtrer par qualité et profondeur, produire un rapport de variants prioritaires.

Données: VCF mini (10 variants sur chr1, chr2, chr3, chrX)
Compét.: parsing tabulairefiltresregex légère
Livrable: Outil de QC qui annote et filtre les variants

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Intermédiaire★★☆

Biodiversité & écologie

Shannon · Simpson · Jaccard · richesse

À partir d’un relevé d’occurrences (espèce, site, abondance), calculer la richesse spécifique, les indices de diversité (Shannon, Simpson) et comparer la composition de plusieurs sites avec l’indice de Jaccard.

Données: CSV d’occurrences forestières (15 lignes, 3 sites)
Compét.: dictsmathagrégations
Livrable: Rapport de diversité par site + comparaisons

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