Popis předmětu - BE4M36BIN

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
BE4M36BIN Bioinformatics
Role:PO Rozsah výuky:2P+2C
Katedra:13136 Jazyk výuky:EN
Garanti:  Zakončení:Z,ZK
Přednášející:  Kreditů:5
Cvičící:  Semestr:L

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/bin/start

Anotace:

The goal of the course is to explain the principles used in algorithms for processing molecular data. The course contains algorithms for sequence assembly, sequence alignment, sequence probabilistic and grammatical modelling, algorithms used for finding connections between primary and secondary/tertial structure of proteins and their functions and interactions, algorithms for analysis of data from highly parallel measurements (especially gene expression), and algorithms for modelling processes as metabolism and regulation of gene expression.

Osnovy přednášek:

1. Intro, sample bioinformatics tasks.
2. Sequencing algorithms, fragment assembly.
3. Sequence alignment.
4. Multiple sequence alignment.
5. Phylogenetic trees, distance methods.
6. Phylogenetic trees, parsimony and probabilistic methods.
7. Markov chains in computational biology.
8. Hidden Markov models of genomic sequences, gene finidng, profile HMMs.
9. Gene expression profiling.
10. RNA secondary structure prediction.
11. Modeling of higher protein structures, protein databases.
12. Gene ontology, gene/protein function prediction.
13. Network inference and modeling.
14. Spare lecture.

Osnovy cvičení:

1. Intro, sample bioinformatics tasks.
2. Sequencing algorithms, fragment assembly.
3. Sequence alignment.
4. Multiple sequence alignment.
5. Phylogenetic trees, distance methods.
6. Phylogenetic trees, parsimony and probabilistic methods.
7. Markov chains in computational biology.
8. Hidden Markov models of genomic sequences, gene finidng, profile HMMs.
9. Gene expression profiling.
10. RNA secondary structure prediction.
11. Modeling of higher protein structures, protein databases.
12. Gene ontology, gene/protein function prediction.
13. Network inference and modeling.
14. Spare lab.

Literatura:

1. Durbin et al.: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press, 1998.
2. Jones, Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, The MIT Press, 2004.
3. Lesk, A.M.: Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press, 4th Edition, 2014.

Požadavky:

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MEOI8_2018 Bioinformatics PO 2


Stránka vytvořena 24.7.2024 09:51:15, semestry: Z/2024-5, Z,L/2023-4, L/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)