Stress oxydatif, xénobiotiques et réponse cellulaire
Les espèces réactives de l’oxygène (ERO) sont des molécules issues du métabolisme cellulaire, produites notamment par les mitochondries ou sous l’effet de facteurs externes, qui jouent un rôle physiologique mais deviennent toxiques en excès en provoquant un stress oxydatif responsable de dommages aux lipides, aux protéines et à l’ADN. Les xénobiotiques, substances étrangères à l’organisme comme les médicaments ou les polluants, subissent un devenir biologique (ADME : absorption, distribution, métabolisme et excrétion), leur transformation pouvant générer des ERO et accentuer le stress oxydatif. Face à cela, les cellules activent des mécanismes de défense incluant des systèmes antioxydants enzymatiques et non enzymatiques ainsi que des processus de détoxication, mais en cas de déséquilibre prolongé, une réponse inflammatoire et des processus de mort cellulaire peuvent être déclenchés. L’étude du stress oxydatif repose sur la mesure des ERO, de la capacité antioxydante et des biomarqueurs de dommages oxydatifs à l’aide de différentes méthodes expérimentales et techniques modernes. Enfin, le stress oxydatif est impliqué dans de nombreuses pathologies telles que les maladies cardiovasculaires, neurodégénératives, le cancer, les troubles métaboliques et le vieillissement, ce qui en fait une cible importante pour les approches thérapeutiques et préventives.
Enseignant: zeragui bankaddour
Programmation informatique appliquée aux sciences et technologie
Le module de programmation scientifique introduit les bases de la programmation et de l’analyse de données à l’aide de langages comme Python et R. Il permet de comprendre les notions fondamentales telles que les variables, les types de données (entiers, flottants, chaînes de caractères), ainsi que les opérateurs arithmétiques utilisés pour effectuer des calculs. Le cours aborde également les structures de contrôle comme les conditions (if, else) et les boucles (for, while), qui servent à contrôler le déroulement des programmes.
Le module explique aussi les fonctions, qui sont des blocs de code réutilisables permettant de structurer et simplifier les programmes. Il présente les structures de données essentielles comme les listes, les dictionnaires et les tuples, utilisées pour organiser et manipuler les informations. Une introduction est également donnée sur la gestion des fichiers (lecture, écriture, modification et suppression), ainsi que sur le rôle des systèmes d’exploitation comme Windows et Linux dans l’exécution des programmes.
Enfin, le module introduit les bases des réseaux informatiques (adresse IP, DNS, Internet) et la programmation scientifique avec des outils comme Pandas et NumPy pour l’analyse de données, ainsi que Matplotlib et Seaborn pour la visualisation. Une introduction au Machine Learning est également présentée avec Scikit-learn, incluant des notions comme la régression, la classification et le clustering. Ce module permet ainsi de développer des compétences complètes en programmation, analyse de données et initiation à l’intelligence artificielle.
Enseignant: zeragui bankaddour