Cours de Python pour la Biologie (Université Paris Cité) - PDF

Introduction à Cours de Python – Introduction pour la biologie

Cours de Python – Introduction pour la biologie, développé à l'Université Paris Cité, présente des mini-projets en biologie (conversion de formats, extraction de motifs) et des exemples concrets sur FASTA, Biopython et pandas.

Ce cursus de 402 pages couvre de l'installation de Python à la programmation orientée objet.

Ce que vous allez apprendre

• Installation d'un environnement Miniconda et configuration d'un environnement conda pour biopython et pandas.
• Écrire des scripts Python pour parser et manipuler fichiers FASTA, GenBank et CSV, avec exemples de parsing fournis dans le cours.
• Analyse statistique de séquences protéiques, incluant le calcul de fréquences d'oligopeptides et la distribution de composition sur jeux de données réels.
• Utiliser pandas pour filtrer et agréger jeux de données tabulaires (CSV/TSV) avant visualisation avec matplotlib.
• Création d'interfaces graphiques simples via Tkinter pour visualiser résultats ou contrôler mini-simulations biologiques.
• Mini-projets guidés — conversion GenBank↔FASTA, extraction de motifs, et scripts corrigés fournis en annexes.

Prérequis

• Bases en biologie moléculaire (séquences ADN/ARN, codons) pour suivre les exemples sur GenBank et PDB.
• Ordinateur sous Windows, macOS ou Linux avec au moins 4 Go de RAM pour exécuter pandas sur jeux de données modestes.
• Interpréteur python 3 (ex: 3.8+) ; recommandation d'utiliser Miniconda pour la gestion des environnements conda.
• Éditeur de texte ou IDE (ex: vscode, jupyterlab) pour écrire et exécuter les scripts fournis.

Mise en garde : plusieurs scripts du cours supposent python 3 et l'installation préalable de Biopython et pandas ; l'utilisation d'un environnement conda isolé (par exemple conda create -n bio python=3.8 biopython pandas) évite les conflits de dépendances.

Aperçu des modules

• Exécuter des scripts simples pour démarrer (print, arguments en ligne de commande).
• Types et variables : chaînes, listes, tuples et dictionnaires, avec exemples appliqués à des séquences FASTA.
• Contrôler le flot d'exécution via if/elif/else et boucles for pour parser des fichiers biologiques volumineux.
• Définir fonctions et utiliser generators pour le traitement efficace de fichiers FASTA et GenBank.
• Travailler avec fichiers FASTA, GenBank et PDB et exporter résultats au format CSV ou XML pour analyses ultérieures.
• Programmer en orienté objet pour représenter séquences et structures (classe protéine, méthodes de parsing de PDB).
• Exploiter pandas et matplotlib pour agréger données tabulaires et tracer profils de composition ou histogrammes de fréquence.
• Consacrer des sessions aux mini-projets : conversion de formats, extraction de motifs et scripts corrigés accompagnant les exercices.

Mis à jour le 09/03/2026