Seminaria magisterskie na bioinformatyce (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki)
Plany zajęć grupy przedmiotów
|
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
- nie jesteś zalogowany 
- aktualnie nie możesz się rejestrować 
- możesz się zarejestrować 
- możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę) 
- złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać) 
- jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.
2024 - Rok akademicki 2024/25 2025 - Rok akademicki 2025/26 (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024 | 2025 | |||||
| 1000-5D22ADB |
 
|
|
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2024/25
Grupy przedmiotu
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie na matematyce
Skrócony opis
Seminarium poświęcone jest zastosowaniom biologii obliczeniowej i uczenia maszynowego w analizie danych biomedycznych pochodzących z nowoczesnych technologii, takich jak obrazowanie medyczne, sekwencjonowanie komórek (w tym pojedynczych), czy profilowanie molekularne. Skupiamy się na modelach probabilistycznych (w tym grafowych), metodach statystycznej analizy danych, uczeniu maszynowym (także głębokim) i modelach generatywnych, szczególnie w kontekście badań nad nowotworami. |
|
||
| 1000-5D22ADP |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Tematyka seminarium obejmuje podstawowy dział biologii obliczeniowej jakim jest proteomika, czyli analiza białek w organizmach żywych. Koncentrujemy się na algorytmach i modelach matematycznych pozwalających na interpretację danych pozyskanych technologią spektrometrii. |
|
||
| 1000-5D22BGO |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Tematyka seminarium obejmuje podstawowe działy bioinformatyki i genomiki obliczeniowej ze szczególnym uwzględnieniem stosowanych modeli matematycznych i metod algorytmicznych. Interesuje nas analiza sekwencji molekularnych, genomika porównawcza, ewolucja i organizacja genomów, filogenetyka i ewolucja molekularna, a także analiza danych z sekwencjonowania wysokoprzepustowego i innych wielkoskalowych technik eksperymentalnych współczesnej genomiki. |
|
||
| 1000-5D25BET |
Biomedyczna eksploracja albo statystyczne triki (od 2025-10-01)
|
brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2025/26
Grupy przedmiotu
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie na bioinformatyce
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie na matematyce
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie dla Machine Learning
Skrócony opis
Tematyka seminarium obejmuje podstawowy dział biologii obliczeniowej jakim jest proteomika, czyli analiza białek w organizmach żywych. Koncentrujemy się na algorytmach i modelach matematycznych pozwalających na interpretację danych pozyskanych technologią spektrometrii. |
|
|
| 1000-1D10MBS |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Tematyka seminarium obejmuje wybrane modele i metody matematyczne stosowane w naukach przyrodniczych i społecznych. Głównym nurtem będzie badanie złożonych zjawisk związanych z procesami fizycznymi, biologicznymi, medycznymi, społecznymi i innymi, które dają się opisać w języku dyskretnych i ciągłych układów dynamicznych zarówno deterministycznych jak i stochastycznych. |
|
||
| 1000-5D25OGR |
Obliczeniowa genomika regulatorowa (od 2025-10-01)
|
brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2025/26
Grupy przedmiotu
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie na bioinformatyce
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie na matematyce
- (od 2025-10-01) Seminaria magisterskie dla Machine Learning
Skrócony opis
Tematyka seminarium obejmuje podstawowe działy biologii obliczeniowej ze szczególnym uwzględnieniem procesu regulacji ekspresji genów. Interesuje nas przewidywanie aktywności elementów regulatorowych w genomach, odtwarzanie sieci regulacji genów, przestrzenna organizacja genomów oraz przewidywanie struktury i funkcji białek. Wykorzystywane metody obejmują statystyczną analizę danych, uczenie maszynowe, w tym uczenie głębokie, modele probabilistyczne oraz symulacje dynamiki molekularnej. |
|
|
