LV EN RU DE FR

Ievads bioinformātikā

Kursa izstrādātājs

Kursa anotācija

Students gūst priekšstatu par bioinformātikas pamatiem, nozīmīgākajām bioinformātikas datubāzēm, datu analīzes un meklēšanas metodēm, kā arī bioinformātikas pielietojumiem. Kursa sākumā tiek dots īss ievads molekulārajā biologijā, kas nepieciešams tēmas izpratnei, kursa pamatā tiek aplūkotas ar bioloģisko virkņu (proteīnu, RNS un DNS) analīzi saistītās problēmas un to risināšanas metodes, tiek dots neliels ieskats proteīnu struktūru analīzē un filoģenētikā. Pamatā kurss ir orientēts uz esošo internetresursu (datubāzu un programmatūras) izmantošanu un iegūto rezultātu interpretāciju.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

• Zināšanas: parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni, par bioinformātikas datubāzu un brīvi pieejamo rīku iespējām aminoskābju un proteīnu virkņu salīdzināšanā un analīzē;
• Prasmes: spēj izmantot bioinformātikas datubāze un brīvi pieejamo bioinformātikas programmatūru;
• Kompetence: veikt aminoskābju un proteīnu virkni analīzi, izmantojot bioinformātikas programmas, interpretēt un analizēt iegūtos rezultātus.

Kursa saturs(kalendārs)

1 Ievads: Bioinformātika un tās saistība ar citām zinātņu nozarēm.
2 Ievads molekulārajā bioloģijā.
3 Nukleotīdu (DNS) virknes.
4 Proteīnu virknes.
5 Proteīnu virkņu līdzības meklēšana. Virkņu salīdzināšanas metodes - Smith-Waterman, BLAST un FASTA.
6 Proteīnu un nukleotīdu virkņu salīdzināšana. Meklēšanas rezultātu interpretācija un attēlošana.
7 Divu proteīnu virkņu salīdzināšana.
8 Pieejamie rīki, rezultātu interpretācija un attēlošana.
9 Vairāku virkņu salīdzināšana. Problēmas algoritmiskā sarežģītība un heiristiskās risināšanas metodes.
10 Problēmas saistība ar filoģenētiskajiem kokiem. Rīki vairāku virkņu salīdzināšanai - ClustalW, Tcoffee.
11 Bioinformātikas publikāciju datubāzes (PubMed), to izmantošana.
12 Proteīnu 3 dimensiju struktūras. Proteīnu struktūru datubāzes, to izmantošana.
13 RNS veidi un bioloģiskās funkcijas.
14 RNS struktūru salīdzināšana un prognozēšana. RNS datubāzes.
15 Filoģenētiskie koki. Filoģenētisko koku veidi un to veidošana.
16 Filoģenētisko datu sagatavošana. Pieejamie rīki filoģenētisko koku veidošanai un attēlošanai.

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Izstrādāti laboratorijas darbi. Sekmīgi izstrādāti un aizstāvēti mājas darbi. Eksāmens.

Obligātā literatūra

1. Claverie J. M., Notredame C. Bioinformatics for Dummies. New York: Wiley, 2003. 452 p.
2. Lesk A. M. Introduction to Bioinformatics. New York: Oxford University press, 2002. 283 p. .
3. Alberts B., Johnson A., Lewis J., Raff M., Roberts K., Walter P. Molecular Biology of the Cell. 4th ed. New York: Garland Science, 2002[tiešsaiste]. Pieejams: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21054/ [skatīts 28.12.11] 1463 p.

Papildliteratūra

1. Tisdall J. D. Beginning Perl for Bioinformatics. Beijing, Cambridge: O'Reilly & Associates, 2001. 368 p.
2. The NCBI Handbook [tiešsaiste]. Pieejams:. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21101/ [skatīts 18.01.12]

Piezīmes

Obligātās izvēles studiju kurss, ITF Maģistra studiju programma "Informācijas tehnoloģijas".