Detail předmětu

Pokročilá bioinformatika

PBI Ak. rok 2019/2020 zimní semestr 4 kredity

V přednáškách se studenti seznámí zejména s oblastmi, kde je možné využívat různorodá molekulární a bioinformatická data. Prostudují možnosti integrace takových dat s cílem řešit konkrétní problémy či vytvářet konkrétní výpočetní nástroje. Učivo bude doplněno příklady z nejnovější vědecké literatury. Na cvičeních budou studenti pracovat na tvorbě vzájemně kompatibilních modulů, jejichž integrací vznikne obecný nástroj (např. pro funkční anotaci, předpověď struktury, vizualizaci fyzikálně-chemických vlastností molekul a pod.).

Garant předmětu

Lexa Matej, Ing., Ph.D. (FI MUNI)

Zástupce garanta předmětu

Jazyk výuky

český

Zakončení

zkouška (kombinovaná)

Rozsah

20 hod. přednášky, 13 hod. pc laboratoře, 6 hod. projekty

Bodové hodnocení

51 zkouška, 29 laboratoře, 20 projekty

Zajišťuje ústav

Přednášející

Lexa Matej, Ing., Ph.D. (FI MUNI)

Cvičící

Lexa Matej, Ing., Ph.D. (FI MUNI)
Puterová Janka, Ing. (UIFS FIT VUT)

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Seznámení s novými a méně standardními algoritmy, zdokonalení schopnosti navrhnout a implementovat bioinformatický algoritmus.

Dovednosti, znalosti a kompetence obecné

Hlubší pochopení úlohy počítačů v analýze a prezentaci biologických údajů.

Cíle předmětu

Navázat na předmět BFI - Bioinformatika. Seznámit studenty s vybranými, rychle se rozvíjejícími, či jinak zajímavými oblastmi bioinformatiky, vytvořit prostor pro vytvoření bioinformatického nástroje využívajícího probrané principy.

Proč je předmět vyučován

Řešení reálných problémů z oblasti bioinformatiky často vyžaduje pokročilé znalosti. I když je každý z řešených problémů obvykle specifický, některé pod-úlohy jsou společné, např. pokročilá analýza sekvenční podobnosti (s využitím sufixových stromů), zpracování sekvenčních dat, analýza rozdílů v expresy genů a jejich statistická významnost, atd. Cílem tohoto kurzu je studenta s těmito úlohami seznámit a připravit jej na budoucí povolání v této oblasti.

Literatura studijní

  • Jones N.C., Pevzner P.: An introduction to algorithms in bioinformatics. MIT Press, 2004, ISBN 978-0262101066

Literatura referenční

Osnova přednášek

  1. Úvod, přehled problematiky
  2. Různorodost molekulárních a odvozených dat
  3. Genomy a vybrané způsoby analýzy genomových dat
  4. UniProt a vybrané způsoby analýzy proteinových sekvenčních dat
  5. Statisticko-informační a lingvistický pohled na bioinformatická data
  6. Implementace algoritmů pro analýzu biologických sekvencí
  7. PDB a vybrané způsoby analýzy strukturních dat
  8. Gene Ontology a vybrané způsoby analýzy funkčních dat
  9. Integrace dat z více zdrojů v genomice a proteomice
  10. Nástroje a knihovny pro vývoj softwaru (Biopython)
  11. Nástroje a knihovny pro vizualizaci (PyMol)
  12. Bioinformatika a nanotechnologie: Mol. výpočty, sekvenace hybridizací
  13. Další aktuální trendy

Osnova počítačových cvičení

  1. Analýza biologických sekvencí
  2. Genome Browser, Biomart
  3. Biopython a PyMol
  4. R/Bioconductor
  5. Tvorba integrovaného výpočetního nástroje

Osnova ostatní - projekty, práce

Návrh a vytvoření integrovaného výpočetního nástroje pro bioinformatiku a jeho demonstrace formou mini-konference.

Průběžná kontrola studia

Projekt, úkoly z počítačového cvičení.

Podmínky zápočtu

Nejsou.

Rozvrh

DenTypTýdnyMístn.OdDoPSKSkupInfo
Útzkouška2020-01-14 A112 15:0016:50 1MIT 2MIT řádná
Stzkouška2020-01-29 A112 13:0014:50 1MIT 2MIT 2. oprava
Čtpřednáškavýuky A112 14:0015:50 1MIT 2MIT MBI xx
Čtzkouška2020-01-23 A112 15:0016:50 1MIT 2MIT 1. oprava

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru