460-6025/01 – Algoritmy pro bioinformatiku (ABI)
| Garantující katedra | Katedra informatiky | Kredity | 10 |
| Garant předmětu | prof. RNDr. Václav Snášel, CSc. | Garant verze předmětu | prof. RNDr. Václav Snášel, CSc. |
| Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný typu B |
| Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2019/2020 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem kurzu je poskytnout posluchači hlubší přehled v návrhu a implementace algoritmů a datových struktur. Dále se individuálně prohloubí tyto znalosti a dovednosti směrem, který je v souladu se specifickým zaměřením jeho doktorandského studia a disertační práce.
Vyučovací metody
Semináře
Individuální konzultace
Projekt
Ostatní aktivity
Anotace
Předmět je zaměřen na biologické aplikace a s tím spojené výpočetní problémy a jejich různě pokročilá algoritmická řešení. Studenti se seznámí s algoritmickými technikami používanými v bioinformatice. Každé téma poskytne biologickou motivaci a bude přesně definovat odpovídající výpočetní problémy. Různé metody budou doplněny příklady detailně ilustrující podstatu každého algoritmu.
Povinná literatura:
• Sung, W. K. (2009). Algorithms in bioinformatics: A practical introduction. CRC Press.
• Compeau, Phillip, and Pavel Pevzner. Bioinformatics algorithms: an active learning approach. Vol. 1. La Jolla: Active Learning Publishers, 2015.
• Zvelebil, Marketa J., and Jeremy O. Baum. Understanding bioinformatics. Garland Science, 2007.
Doporučená literatura:
• M. Dorigo, T. Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, Cambridge, MA, 2004.
• A. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction, 2nd Edition, Wiley, New York, NY, USA, 2007.
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Průběžná kontrola studijních aktivit a přiřazených úkolů v rámci pravidelných konzultací. V případě, že součástí úkolů studenta bude rovněž publikační činnost, bude příslušný článek v rámci kurzu odprezentován.
Ústní zkouška.
E-learning
Další požadavky na studenta
Student vypracovává a obhajuje práci na zadané téma.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
• Podobnost sekvencí
• Suffixové stromy
• Zarovnání genomu a sladění více sekvencí
• Vyhledávání databází
• Rekonstrukce a srovnání fylogeneze
• Přeskupení genomu
• Hledání motivů
• Predikce sekundární struktury RNA
• Sekvenování peptidů
• Genetika populace
• BAM, BLAST a BLAT algoritmy
• Assembly, paired-end scaffolding algoritmy
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.