460-4143/02 – Bioinformatika - algoritmy a analýza dat (BAAD)
| Garantující katedra | Katedra informatiky | Kredity | 4 |
| Garant předmětu | Ing. Michal Vašinek, Ph.D. | Garant verze předmětu | Ing. Michal Vašinek, Ph.D. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | volitelný odborný |
| Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | angličtina |
| Rok zavedení | 2022/2023 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Absolvent předmětu získá následující znalosti a dovednosti:
teoretické základy bioinformatiky,
implementace a aplikace vybraných metod pro analýzu DNA, RNA a proteinů.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
V předmětu se studenti seznámí se základními přístupy, metodami a algoritmy z bioinformatiky.
Přednášky poskytnou nezbytné množství teorie tak, aby mohla být aplikována při samostatné práci studentů na cvičeních.
Cvičení nabídnou prostor pro prodiskutování problematiky, ukázku praktických úloh a procvičení na jednoduchých
zadáních.
Povinná literatura:
1) Wing-Kin Sung. Algorithms in Bioinformatics: A Practical Introduction. Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology. 2009
2) Arthur Lesk. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press, 2014.
3) Fatima Cvrčková. Úvod do praktické bioinformatiky. 1. vyd. Praha: Academia, 2006.
4) Pierre Baldi;G. Wesley Hatfield. DNA Microarrays and Gene Expression: From Experiments to Data Analysis and Modeling. Cambridge University Press 2002.
Doporučená literatura:
1) Caroline St. Clair, Jonathan E. Visick. Exploring Bioinformatics: A Project-Based Approach. Jones & Bartlett Learning, 2013.
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Předmět bude zakončen udělením klasifikovaného zápočtu. Během semestru bude student pracovat na několika menších samostatných úkolech na probíraná témata. V průběhu semestru budou řešení průběžně kontrolována. Rovnocennou součástí hodnocení bude také vypracování projektu na zadané téma. Finální ohodnocení projektu proběhne v zápočtovém týdnu.
E-learning
Další požadavky na studenta
Předpokládá se, že student má dobré znalosti v některém z programovacích jazyků: C, C++, C#, Python.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
Přednášky:
1) Seznámení s principy fungování organismů na úrovni DNA
2) Podobnost sekvencí
3) Datové struktury
4) Alignment
5) Sestavení genomu
6) Algoritmy pro vyhledávání v biologických databázích
7) Predikce genů
8) Principy technologií v analýze biologických dat
9) Detekce variant
10) Exprese genů
11) Statistické metody pro analýzu exprese genů
12) Fylogenetická analýza dat
Cvičení na počítačové učebně:
1) Procvičení základních pojmů pro práci s DNA
2) Procvičení algoritmů pro výpočet podobnosti sekvencí
3) Algoritmy pro konstrukci suffixových stromů
4) Procvičení algoritmů pro globální a lokální alignment
5) Procvičení algoritmů pro sestavení genomu
6) Přístup do databází BLAST a procvičení algoritmů pro vyhledávání v biologických databázích
7) Procvičení pojmů potřebných pro predikci genů.
8) Seznámení se s různými reprezentacemi biologických dat
9) Procvičení pojmů potřebných pro detekci variant
10) Procvičení pojmů potřebných pro expresi genů
11) Procvičení statistické analýzy dat z exprese genů
12) Procvičení algoritmů pro tvorbu evolučních stromů
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.