Master Biologie — Mention Biologie Cellulaire et Moléculaire et apparentés

Dernière mise à jour : 24 mai 2026

Discipline : Biologie

Niveau : Master (M1-M2)

Volume horaire : 600-800h sur 2 ans + stage de 4 à 6 mois (120 ECTS)

Le master de biologie en France se décline en plus de 25 mentions (BMC, Génétique, Microbiologie, Immunologie, Physiologie, Neurosciences, Biologie Santé, Biologie du Développement, etc.). La formation comprend un tronc commun en M1 suivi d'une spécialisation en M2 par parcours, avec un stage long en laboratoire (4-6 mois) en deuxième année.

Sources et références

Passerelles vers le doctorat

Ce master forme un vivier de candidats prioritaire pour les concours doctoraux et les bourses CIFRE, avec des passerelles vers :

  • Écoles doctorales Biologie, médecine et santé (38 ED en France)
  • Écoles doctorales Sciences agronomiques et écologiques (12 ED)

Tronc commun M1

Objectif : Acquérir les concepts et techniques de pointe communs à toutes les biosciences.

Volume horaire : M1, environ 400h + stage de 2 mois

Biologie moléculaire avancée

Vocabulaire :

  • Régulation transcriptionnelle
  • Épigénétique
  • ARN non codants
  • miRNA
  • lncRNA
  • circRNA
  • CRISPR-Cas
  • édition génomique
  • Single-cell biology

Notions abordées :

  • Mécanismes de régulation de l'expression des gènes
  • Modifications épigénétiques et leur impact sur l'expression génique
  • Rôle des ARN non codants dans la régulation cellulaire
  • Outils d'édition génomique CRISPR-Cas9 et leurs applications
  • Analyse des cellules uniques pour comprendre l'hétérogénéité cellulaire

Imagerie et techniques expérimentales

Vocabulaire :

  • Microscopie confocale
  • super-résolution
  • STED
  • PALM
  • STORM
  • Western blot
  • ELISA
  • Cytométrie en flux
  • Cultures cellulaires 2D/3D
  • organoïdes
  • Modèles animaux

Notions abordées :

  • Techniques d'imagerie avancée pour visualiser les structures cellulaires
  • Méthodes de détection et quantification des protéines (Western blot, ELISA)
  • Analyse des populations cellulaires par cytométrie en flux
  • Culture de cellules en 2D et 3D, développement d'organoïdes
  • Utilisation de modèles animaux pour l'étude des processus biologiques

Bio-informatique et statistiques

Vocabulaire :

  • RNA-seq
  • ChIP-seq
  • ATAC-seq
  • R/Bioconductor
  • Tests statistiques avancés
  • Données omiques
  • FAIR

Notions abordées :

  • Analyse de données de séquençage haut débit (RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq)
  • Utilisation de R et Bioconductor pour l'analyse bioinformatique
  • Application de tests statistiques avancés pour l'analyse de données biologiques
  • Gestion et analyse des données omiques (génomique, transcriptomique, protéomique)
  • Principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables) pour la gestion des données

Lecture critique et démarche de recherche

Vocabulaire :

  • Évaluation par les pairs
  • Plan d'expérience
  • Reproductibilité
  • Éthique
  • Intégrité scientifique
  • Sciences ouvertes

Notions abordées :

  • Critères d'évaluation de la qualité scientifique d'un article
  • Conception rigoureuse d'un plan expérimental
  • Importance de la reproductibilité dans la recherche scientifique
  • Principes éthiques et d'intégrité dans la conduite de la recherche
  • Promotion des sciences ouvertes et du partage des données

Parcours M2 — exemples de mentions

Volume horaire : M2, environ 200h + stage de 6 mois

Biologie Cellulaire, Développement et Cancer

Vocabulaire :

  • Cellules souches
  • Différenciation
  • Morphogenèse
  • Signalisation cellulaire
  • Cycle cellulaire
  • Oncogenèse
  • Tumorigenèse
  • Métastases
  • Modèles murins
  • organoïdes

Notions abordées :

  • Mécanismes de différenciation cellulaire et morphogenèse
  • Voies de signalisation régulant la prolifération et la différenciation
  • Processus d'oncogenèse et tumorigenèse
  • Mécanismes de formation des métastases
  • Utilisation de modèles murins et d'organoïdes pour l'étude du cancer

Génétique, Génomique et Bio-informatique

Vocabulaire :

  • Génomique fonctionnelle
  • GWAS
  • Édition génomique CRISPR
  • Génomique comparative
  • Génomique évolutive
  • Single-cell omics

Notions abordées :

  • Approches de génomique fonctionnelle pour étudier la fonction des gènes
  • Analyse des études d'association pangénomique (GWAS)
  • Techniques d'édition génomique CRISPR et leurs applications
  • Comparaison des génomes pour comprendre l'évolution
  • Analyse des données omiques à l'échelle de la cellule unique

Microbiologie

Vocabulaire :

  • Microbes pathogènes
  • Microbiote
  • Génomique bactérienne
  • Résistance aux antibiotiques
  • Virologie

Notions abordées :

  • Mécanismes de pathogénicité des micro-organismes
  • Rôle du microbiote dans la santé et la maladie
  • Analyse génomique des bactéries pathogènes
  • Mécanismes de résistance aux antibiotiques et stratégies pour les combattre
  • Biologie des virus et interactions hôte-pathogène

Immunologie

Vocabulaire :

  • Réponse immunitaire innée
  • Réponse immunitaire adaptative
  • Auto-immunité
  • Tolérance immunitaire
  • Vaccinologie
  • Immunothérapies
  • CAR-T

Notions abordées :

  • Mécanismes de la réponse immunitaire innée et adaptative
  • Dérèglements du système immunitaire : auto-immunité et tolérance
  • Principes de la vaccinologie et développement de vaccins
  • Stratégies thérapeutiques basées sur l'immunomodulation
  • Thérapies cellulaires CAR-T et leurs applications cliniques

Neurosciences

Vocabulaire :

  • Neurodéveloppement
  • Plasticité synaptique
  • Imagerie cérébrale
  • Neurodégénérescence
  • Neurosciences cognitives
  • Neurosciences comportementales

Notions abordées :

  • Processus de développement du système nerveux
  • Mécanismes de plasticité synaptique et mémoire
  • Techniques d'imagerie cérébrale pour étudier l'activité neuronale
  • Mécanismes des maladies neurodégénératives
  • Approches des neurosciences cognitives et comportementales

Écologie et Évolution

Vocabulaire :

  • Écologie des communautés
  • Génétique des populations
  • Modélisation des écosystèmes
  • Conservation
  • Phylogénétique

Notions abordées :

  • Dynamique des communautés écologiques et interactions entre espèces
  • Analyse de la structure génétique des populations