Bioinformatyka

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	420-IS1-3BIO
Kod Erasmus / ISCED:	11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Bioinformatyka
Jednostka:	Instytut Informatyki
Grupy:	3L stac. I st. studia informatyki - przedmioty fakultatywne
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Rodzaj przedmiotu:	fakultatywne
Wymagania (lista przedmiotów):	Podstawy programowania strukturalnego 420-IS1-1PPS Programowanie zaawansowane 420-IS1-2PZ Wstęp do programowania obiektowego 420-IS1-1WPO
Założenia (lista przedmiotów):	Matematyka dyskretna 0600-IS1-1MDY Podstawy logiki i teorii mnogości 0600-IS1-1PLTM
Założenia (opisowo):	Założenia i cele przedmiotu Celem przedmiotu jest pokazanie praktycznych zastosowań różnorodnych metod algorytmów i narzędzi informatycznych w zastosowaniach naukowych na przykładzie biologii i medycyny. Podstawowy nacisk jest położony na zastosowania analizy danych, uczenia maszynowego i wykorzystanie języków programowania stosowanych w analizie danych: R i Python.
Tryb prowadzenia przedmiotu:	w sali
Skrócony opis:	W ramach wykładu przedstawione będą podstawy wiedzy dziedzinowej i pokazanie w jaki sposób metody informatyczne są stosowane do pogłębiania wiedzy na fundamentalne poznanie wiedzy w naukach o życiu i medycynie. W szczególności przedstawione zostaną algorytmy wykorzystywane w analizie sekwencji biologicznych oraz zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego analizie wielkoskalowych danych generowanych przez wysokoprzepustowe metody biologii molekularnej. Ćwiczenia laboratoryjne będą poświęcone implementacjom podstawowych algorytmów bioinformatycznych a także zastosowaniu wybranych metod uczenia maszynowego do analizy danych wysokoprzepustowych.
Pełny opis:	Profil studiów: ogólnoakademicki Forma studiów: stacjonarne Rodzaj przedmiotu: fakultatywny Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka Rok studiów / semestr: 3 / 5 Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): Przedmioty wprowadzające: Podstawy programowania strukturalnego Wstęp do programowania obiektowego Programowanie zaawansowane Bazy danych Wykład: 15h Laboratorium: 30h Metody dydaktyczne: Materiały dydaktyczne są opracowane w formacie slajdów pdf i prezentowane w trakcie wykładów. Instrukcje laboratoryjne są udostępniane studentom na każdych zajęciach. Przewidziane są także konsultacje. Punkty ECTS: 4 Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: - wykład 15h - laboratorium 30h Przygotowanie do zajęć: - wykład 0h - laboratorium 10h Zapoznanie z literaturą: 5h Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 25h Przygotowanie do zaliczenia: 10h Udział w konsultacjach: 5h Wskaźniki ilościowe: Nakład pracy studenta związany z zajęciami: - wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2ECTS - nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2 ECTS
Literatura:	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: Introductory Bioinformatics, Fourth Edition. Stefanie Hartmann, Joachim Selbig Bioinformatics and Functional Genomics, Second Edition, Jonathan Pevsner. Bioinformatics for Dummies, Second Edition, Jean-Michel Claverie and Cedric Notredame http://pl.python.org/kursy,jezyka.html http://www.r-project.org/
Efekty uczenia się:	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
Metody i kryteria oceniania:	Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie na ocenę Zaliczenie przedmiotu wymaga spełnienia następujących warunków: a) uzyskanie pozytywnej oceny z laboratorium (uzyskanie co najmniej 50% maksymalnej liczby punktów z sprawozdań); b) uzyskanie co najmniej 50% maksymalnej liczby punktów z kolokwium pisemnego sprawdzającego znajomość materiału omawianego na wykładach.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.