Bioinformatyka
2600-BINFBIOT-3-S1
1. Przedmiot bioinformatyki; podstawy obsługi systemów unixowych
2. Biologiczne bazy danych, korzystanie z zawartych w nich informacji – system Entrez
3. Przeszukiwanie sekwencyjnych baz danych: BLAST; ocena istotności uzyskanych wyników
4. Przeszukiwanie sekwencyjnych baz danych: przeszukiwanie profilami: PSI-BLAST
5. Konstrukcja alignmentów: ClustalW i ClustalX
6. Analiza filogenetyczna: metody odległościowe, oszczędnościowe i maksymalnego prawdopodobieństwa – pakiet Phylip
7. Analiza filogenetyczna: przygotowanie danych wejściowych, dobór metody, ocena wyników
8. Analiza sekwencji białek: przewidywanie modyfikacji posttranslacyjnych, wykrywanie funkcjonalnych motywów, identyfikacja zakonserwowanych domen: narzędzia Expasy
9. Sekwencjonowanie i składanie sekwencji: metody sekwencjonowania, obróbka odczytów – pakiet phred/phrap/consed
10. Analiza sekwencji genomowych: przewidywanie genów i sekwencji regulacyjnych: Glimmer i GlimmerHMM
11. Analiza sekwencji genomowych: anotacja (opis) sekwencji, zgłaszanie sekwencji do baz danych – program Sequin
12. Projektowanie sond do hybrydyzacji i primerów
Całkowity nakład pracy studenta
Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (40 godz.):
- udział w wykładach – 10 h
- udział w ćwiczeniach - 30 h
Czas poświęcony na pracę indywidualna studenta (60 godz.) :
- praca własna studenta - 60 h
Łącznie 100 godz.( 4 ECTS)
Efekty uczenia się - wiedza
K_W02 - student zna elementy analizy matematycznej oraz metody statystyczne do analizy danych
K_W10 - student tłumaczy zależności struktura-funkcja na różnych poziomach organizacyjnych: makrocząsteczek (kwasy nukleinowe, białka, polisacharydy, lipidy), komórek (organizacja strukturalna i ich funkcje), tkanek i organizmów
K_W14 - proponuje metody statystyczne i pakiety oprogramowania użytkowego do analizy danych i prezentacji wyników
Efekty uczenia się - umiejętności
K_U02 student wykorzystuje dane i techniki molekularne do badania materiału genetycznego
K_U03 - student użytkuje komputer w zakresie koniecznym do wyszukania informacji i komunikowania się
K_U06 - student przeprowadza analizy, syntezy, podsumowania i poprawne wnioskowania krytycznie oceniając wiarygodność uzyskanych rezultatów
K_U07 - student wybiera i stosuje odpowiednie metody i techniki do wykonania zadania badawczego pod kierunkiem opiekuna
K_U08 - student analizuje i poprawnie interpretuje uzyskane wyniki eksperymentalne
K_U09 - student wykonuje analizę danych liczbowych z wykorzystaniem jednego ze standardowych pakietów statystycznych
K_U10 - student stosuje podstawowe pakiety oprogramowania użytkowego do organizowania danych, sporządzania raportów i prezentacji wyników
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
K_K01 - student zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia się i pogłębiania kompetencji zawodowych
K_K02 - student akceptuje konieczność znajomości metod matematyczno-statystycznych i informatycznych w biotechnologii
K_K03 - student jest chętny do pracy zespołowej respektując zdanie innych członków zespołu, szczególnie podwładnych
K_K04 - student planuje pracę zespołu, szczególnie w zakresie przydziału obowiązków i zarządzania czasem
Metody dydaktyczne
Wykład - prezentacja multimedialna
Ćwiczenia - zadania praktyczne do rozwiązywania w zespołach 2-3 osobowych.
Metody dydaktyczne podające
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
Rodzaj przedmiotu
przedmiot obligatoryjny
Wymagania wstępne
Znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej i biologii molekularnej w stopniu podstawowym.
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Wykład - egzamin pisemny, cztery pytania spośród których student wybiera trzy.
Ćwiczenia - zestaw zadań do wykonania w 2-3 osobowych zespołach.
Praktyki zawodowe
Literatura
A. D. Baxevanis i B. F. F. Quellette (red.) “Bioinformatyka. Podręcznik do analizy genów i białek”
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i
terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: