Bioinformatyka 420-IS1-3BIO
Laboratorium (LAB) Rok akademicki 2022/23

Literatura podstawowa:

Programowanie w języku R : analiza danych, obliczenia, symulacje / Marek Gągolewski., 2014

Python dla każdego : podstawy programowania. / Michael Dawson

Podstawy bioinformatyki / Jin Xiong, Warszawa : Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, 2009.

Bioinformatyka i ewolucja molekularna / Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood 2008

Literatura uzupełniająca:

http://pl.python.org/kursy,jezyka.html

http://www.r-project.org/

Efekty kształcenia w ramach realizacji przedmiotu:

1. Zna podstawy wybranych języków bioinformatyki. KA6_WG4

2. Zna podstawowe zagadnienia i problemy bioinformatyki, a w szczególności wybrane algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane do analizy danych medycznych i biologicznych. KA6_WG11

3. Potrafi programować w wybranych językach programowania stosowanych w bioinformatyce KA6_U01, KA6_UO2, KA6_UK3

4. Potrafi przeszukiwać genetyczne bazy danych, analizować proste problemy bioinformatyki i znajdować ich rozwiązanie, stosując

odpowiedni język programowania oraz korzystając z Internetu. KA6_U01, KA6_UK3

5. Umie zastosować i połączyć w jeden protokół dostępne narzędzia bioinformatyczne w celu opracowania wyników eksperymentalnych KA6_U01, KA6_UK3

6. Dostrzega korzyści i znaczenie dla społeczeństwa wynikające z zastosowania narzędzi informatycznych do rozwiązywania problemów z dziedziny biologii i medycyny. KA6_KO1, KA6_UU1

Efekty kształcenia przedstawione powyżej będą weryfikowane poprzez: prowadzenie obserwacji, ocenę umiejętności lub zaangażowania w dyskusji studenta podczas rozwiązywania bieżących zadań realizowanych w trakcie zajęć laboratoryjnych i ocenę sprawozdań z laboratorium.

Zaliczenie laboratorium wymaga spełnienia następujących warunków:

* obecności na zajęciach; liczba nieusprawiedliwionychgodzin kwalifikująca do niezaliczenia przedmiotu wynosi: 6h

* rozwiązania wszystkich podstawowych zadań z laboratorium;

* uzyskania co najmniej 50% maksymalnej liczby punktów z sprawozdań z laboratorium (na ocenę wpływa zastosowanie zdobytej wiedzy podczas rozwiązywania zadanego problemu oraz terminowa realizacja ćwiczenia)

* ocena z laboratorium może zostać podniesiona o pół stopnia w przypadku dużej aktywności naukowej studenta na zajęciach i/lub rozwiązywania dodatkowych zadań i problemów.

1. Podstawowe zmienne i konstrukcje języka Python w kontekście ich wykorzystania w analizie danych biologicznych

2-3 Zastosowanie języka Python w Bioinformatyce: analiza i porównywanie wyrażeń regularnych, w tym danych tekstowych z uwzględnieniem plików z sekwencjami biologicznymi tj. sekwencje nukleotydowe i aminokwasowe.

4. Biblioteka Biopython (analiza sekwencji, tworzenie protokołów przetwarzania informacji). Generowanie wybranych macierzy typu PAM, BLOSUM,

5-6. Wyszukiwanie sekwencji podobnych: algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha Watermana

7. Posługiwanie się narzędziami bioinformatycznymi: wykorzystanie baz danych National Center for Biotechnology Information (NCBI), Protein Data Bank (PDB), UNIPROT dla pozyskania informacji.

8-9. Zastosowanie języka Python w Bioinformatyce: metody pozyskiwania danych z sieci tj. web scarpping i interfejs API. Implementacja programów pozyskujących dane z publicznych dostępnych baz biologicznych

10-11. Zastosowanie języka R w Bioinformatyce: analiza i wizualizacja danych biomedycznych.

12-15. Zastosowanie wybranych algorytmów sztucznej inteligencji do selekcji i klasyfikacji zmiennych biologicznych

Laboratorium (zajęcia komputerowe), dyskusja, wyjaśnienie, rozwijanie umiejętności