460-6025/01 – Algoritmy pro bioinformatiku (ABI)

Garantující katedraKatedra informatikyKredity10
Garant předmětuprof. RNDr. Václav Snášel, CSc.Garant verze předmětuprof. RNDr. Václav Snášel, CSc.
Úroveň studiapostgraduálníPovinnostpovinně volitelný typu B
RočníkSemestrzimní + letní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studiadoktorské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
SNA57 prof. RNDr. Václav Snášel, CSc.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zkouška 28+0
kombinovaná Zkouška 28+0

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.

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.

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

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zkouška Zkouška  
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2021/2022 (P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie K čeština Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2021/2022 (P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie P čeština Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie P čeština Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0588D140003) Bioinformatika a výpočetní biologie K čeština Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku