Serwisy internetowe Uniwersytetu Warszawskiego | USOSownia - uniwersyteckie forum USOSoweNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Algorytmiczne i statystyczne aspekty sekwencjonowania DNA

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-2M12DNA Kod Erasmus / ISCED: 11.3 / (0612) Database and network design and administration
Nazwa przedmiotu: Algorytmiczne i statystyczne aspekty sekwencjonowania DNA
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla III - V roku informatyki
Przedmioty obieralne dla informatyki
Punkty ECTS i inne: 6.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Skrócony opis:

Wykład poświęcony jest technikom sekwencjonowania DNA oraz problemom związanym z analizą ich danych wyjściowych. Problemy te mają charakter zarówno algorytmiczny (zastosowanie znajdują tu m.in. grafy de Bruijna, transformacja Barrows'a Wheeler'a), jak i statystyczny (analiza różnic w populacji, testowanie hipotez).

Pełny opis:

1. Sekwencjonowanie nowej generacji:

- różne technologie sekwencjonowania i ich dane wyjściowe,

- zastosowania: sekwencjonowanie znanych genomów i ich wyselekcjonowanych próbek (transkryptomy, egzomy, immunoprecypitacja), sekwencjonowanie "de novo", sekwencjonowanie "metagenomów",

- projektowanie eksperymentów i kontrola jakości wyników.

2. Problemy algorytmiczne i ich typowe rozwiązania:

- asemblacja sekwencji na podstawie krótkich odczytów (m.in. zastosowania grafów deBruijna),

- odwzorowanie sekwencji na genomy (m.in. transformata Burrows'a-Wheeler'a i indeks Ferraginy-Manzini'ego),

- wykrywanie i reprezentacja osobniczych różnic w genomach (analiza pojedynczych mutacji oraz zaburzeń liczby kopii w różnego rodzaju danych genomowych)..

3. Problemy związane z szacowaniem różnic pomiędzy eksperymentami:

- różnicowa analiza ekspresji genów w RNA-seq,

- wykrywanie microRNA i long-non-coding-RNA w danych z sekwencjonowania.

Literatura:

- "Large-scale Genome sequence processing" M. Kasahara i S. Morishita, Imperial College Press, 2006,

- "Bioinformatics for HIgh Throughput Sequencing" M. Rodrigez-Ezpeleta, M. Hackenbetrg i A.M. Aransay, Springer, 2012.

Efekty kształcenia:

Wiedza:

- znajomość typowych technik całogenomowych nowej generacji

- znajomość podstawowych rozkładów statystycznych opisujących nowoczesne pomiary na skalę genomową i algorytmów do ich analizy

Umiejętności:

- umiejętność wyboru właściwej techniki do zastosowania w danym problemie biologicznym.

- umiejętność właściwiego zaprojektowania eksperymentów z wykorzystaniem technologii wielkoskalowych genomicznych i proteomicznych oraz analiza otrzymanych danych (K_U15)

- umiejętność wyboru modelu statystycznego do reprezentacji wyniku eksperymentu

- umiejętność implementacji wybranych algorytmów do analizy danych z sekwencjonowania nowej generacji

Kompetencje:

- zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej (K_K01),

- rozumie konieczność systematycznej pracy nad projektami informatycznymi (K_K02),

- potrafi formułować opinie na temat podstawowych zagadnień informatycznych. (K_K06),

- rozumie potrzebę systematycznego zapoznawania się z czasopismami naukowymi i popularnonaukowymi w celu poszerzania i pogłębiania wiedzy (K_K08).

Metody i kryteria oceniania:

Podczas laboratorium, studenci będą pracować nad projektami zaliczeniowymi związanymi z analizą danych z sekwencjonowania. Ocena końcowa jest pochodną oceny z projektu i egzaminu ustnego.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2016/17" (zakończony)

Okres: 2016-10-01 - 2017-01-27
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium więcej informacji
Wykład więcej informacji
Koordynatorzy: Norbert Dojer
Prowadzący grup: Norbert Dojer, Anna Macioszek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2017/18" (w trakcie)

Okres: 2017-10-01 - 2018-01-26
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Norbert Dojer
Prowadzący grup: Norbert Dojer, Anna Macioszek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.