Detail předmětu

Pokročilá bioinformatika

PBI Ak. rok 2020/2021 zimní semestr 4 kredity

Aktuální akademický rok

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. (DFIT-děkan)

Koordinátor předmětu

Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY)

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zkouška (kombinovaná)

Rozsah

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

Bodové hodnocení

  • 51 bodů závěrečná zkouška (písemná část)
  • 29 bodů laboratoře
  • 20 bodů projekty

Zajišťuje ústav

Ústav počítačových systémů (UPSY)

Přednášející

Lexa Matej, Ing., Ph.D. (DFIT-děkan)

Cvičící

Lexa Matej, Ing., Ph.D. (DFIT-děkan)
Puterová Janka, Ing., Ph.D.

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Seznámení s novými a méně standardními algoritmy, zdokonalení schopnosti navrhnout a implementovat bioinformatický algoritmus.
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
  • Zvelebil M., Baum J.: Understanding bioinformatics. Garland Science, London, 2007 ISBN 978-0815340249.
  • Xinkun Wang, Next-Generation Sequencing Data Analysis, ISBN: 978-1482217889, CRC Press, 2016.
  • UniProt URL: http://www.expasy.uniprot.org/
  • Gene Ontology URL: http://www.geneontology.org
  • Protein Data Bank URL: http://www.pdb.org/

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.

Podmínky zápočtu

Nejsou.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru