Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania

NA SKRÓTY
STUDENCI, PRACOWNICY
JEDNOSTKI ORGANIZACYJNE
PRZEDMIOTY
- Algorytmy w genomice obliczeniowej (wspólne z 1000-719GP2)
STUDIA
AKADEMIKI
POMOC

Algorytmy w genomice obliczeniowej (wspólne z 1000-719GP2)

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	1000-2M12AGO
Kod Erasmus / ISCED:	11.3 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. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Algorytmy w genomice obliczeniowej (wspólne z 1000-719GP2)
Jednostka:	Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy:	Przedmioty obieralne dla informatyki Przedmioty obieralne dla Machine Learning
Punkty ECTS i inne:	6.00 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:	angielski
Rodzaj przedmiotu:	monograficzne
Skrócony opis:	Celem wykładu jest zapoznanie studenta wybranymi z modelami, algorytmami i narzędziami stosowanymi w genomice porównawczej ze szczególnym uwzględnieniem drzew i ich zastosowaniem w różnych kontekstach. Planowane ćwiczenia będą częściowo formie laboratorium komputerowego.
Pełny opis:	1. Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia, geny, gatunki, genomy, ewolucja, uliniowienia, porównywanie sekwencji (2 wykłady). 2. Modele ewolucji sekwencji (1 wykład) 3. Maksymalizacja wiarygodności, maksymalizacja parsymonii, metoda łączenia sąsiadów (2 wykłady) 4. Metody bayesowskie (1-2 wykłady) 5. Drzewa konsensusowe i superdrzewa (2 wykłady) 6. Metody klastrowania hierarchicznego (1 wykład) 7. Drzewa uzgadniające, sieci filogenetyczne, horyzontalny transfer (2-3 wykłady). 8. Drzewa i tablice sufiksowe (1-2 wykłady). Założenia znajomość podstaw algorytmiki, umiejętności programistyczne (np. python, c/c++ lub java)
Literatura:	1. Inferring Phylogenies Joseph Felsenstein 2. Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood, Bioinformatyka i ewolucja molekularna, 3. R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchson, Biological Sequence Analysis, .
Efekty uczenia się:	ma wiedzę o zaawansowanymi metodach stosowanych w genomice porównawczej (K_W04) potrafi wykonywać obliczenia związane z porównywaniem genomów i interpretować ich wyniki (K_U07)
Metody i kryteria oceniania:	Ocena na podstawie: egzamin pisemny 60% + obowiązkowy projekt zaliczeniowy 35% + prezentacja projektu 5%.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)

Okres:	2022-10-01 - 2023-01-29	Wybrany podział planu: ten tydzień cykl przedmiotu zobacz plan zajęć
Typ zajęć:	Laboratorium, 30 godzin więcej informacji Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Paweł Górecki
Prowadzący grup:	Paweł Górecki
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Egzamin

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