Subject description - BEAM36BIN

Summary of Study | Summary of Branches | All Subject Groups | All Subjects | List of Roles | Explanatory Notes               Instructions
BEAM36BIN Bioinformatics Extent of teaching:2P+2C
Guarantors:Kléma J., Železný F. Roles:PV,V Language of
teaching:
EN
Teachers:Kléma J., Železný F. Completion:Z,ZK
Responsible Department:13136 Credits:6 Semester:L

Anotation:

Cílem předmětu je vysvětlit principy algoritmů používaných pro zpracování biologických dat na molekulární úrovni, konkrétně algoritmů používaných pro sekvenování genomů, srovnávání biologických sekvencí (zejm. genů), jejich pravděpodobnostní a gramatické modelování, pro hledání souvislostí mezi primární a vyššími strukturami proteinů, jejich funkcemi a interakcemi, pro analýzu dat vysoce paralelních měření (zejm. genové exprese) a pro systémově-biologické modelování procesů jako je metabolismus a regulace genové exprese.

Course outlines:

1. Úvod do předmětu, ukázkové problémy bioinformatiky.
2. Algoritmy pro sekvenování, optimální skládání fragmentů.
3. Srovnávání a zarovnávání párů biologických sekvencí, využití dynamického programování.
4. Algoritmus BLAST jako heuristická metoda zarovnávání sekvencí, zarovnávání většího počtu sekvencí.
5. Modelovaní sekvencí markovskými řetězci, homogenita a řád modelu.
6. Skryté markovské modely pro modelování rodin bílkovin a vyhledávání genů.
7. Modely vývoje sekvencí, fylogenetické stromy, využití hierarchického shlukování.
8. Modely vývoje sekvencí nad rámec hierarchického shlukování (neighbor joining, parsimony, pravděpodobnostní).
9. Modelování primární a vyšších struktur proteinů, souvislost struktur na různých úrovních, proteinové databáze.
10. Modelování asociací mezi strukturou a funkcemi proteinu. Predikce interakcí s jinými proteiny, s DNA a s dalšími molekulami.
11. Analýza dat z vysoce paralelních měrení, celogenomové studie. Shlukování, detekce významných faktorů, prediktivní modelování.
12. Apriorní znalost pro analýzu dat exprese. Využití genových ontologií, anotací a slabě strukturované textové informace.
13. Modelování transkripčních a metabolických drah. Struktura a dynamika, reprezentační standardy.
14. Rezerva.

Exercises outline:

1. Úvod do předmětu. Přehled semestrálních prací. Biologický základ. Zadání samostatné práce: WEB SEARCH.
2. Zarovnávání sekvencí DNA. Zadání samostatné práce: SEQUENCE ALIGNMENT.
3. Algoritmus BLAST. Odevzdání samostatné práce: WEB SEARCH., Konzultace samostatné práce: SEQUENCE ALIGNMENT.
4. Fylogenetické stromy. Odevzdání samostatné práce: SEQUENCE ALIGNMENT.
5. Markovské modely. Skryté markovské modely.
6. Markovské modely. Skryté markovské modely (pokračování).
7. Markovské modely. Skryté markovské modely (dokončení). Zadání samostatné práce: GENE FINDING.
8. Sestavování sekvencí DNA.
9. Genová exprese. Konzultace samostatné práce: GENE FINDING. Zadání samostatné práce: GENE EXPRESSION.
10. Genová exprese (dokončení). Konzultace samostatné práce: GENE EXPRESSION.
11. Motivační příklady. Odevzdání samostatné práce: GENE FINDING
12. Cvičení odpadá.
13. Zajímavosti v bioinformatice (Gene networks, optogenetics...). Odevzdání samostatné práce: GENE EXPRESSION.
14. Zápočty

Literature:

1. Durbin et al.: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press, 1998.
2. Baxevanis, A.D., Ouellette, B.F. (eds): Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins, Wiley. 2002.
3. Bourne, P.E., Weissig, H.: Structural Bioinformatics. Wiley, 2003.

Requirements:

Subject is included into these academic programs:

Program Branch Role Recommended semester
MEBIO_2018 Common courses V 2
MEBIO_2018 Common courses PV 2


Page updated 9.12.2019 17:52:19, semester: Z,L/2020-1, L/2018-9, Z,L/2019-20, Send comments about the content to the Administrators of the Academic Programs Proposal and Realization: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)