LV EN RU DE FR

Algoritmi bioinformātikā

Kursa izstrādātājs

Priekšzināšanas

InfT5039, Fundamentālie algoritmi

Kursa anotācija

Kursa mērķis ir sniegt studentiem teorētisko bāzi par algoritmiem bioinformātikā un attīstīt viņu skaitļošanas un analītiskās prasmes, kas ir nepieciešamas bioloģisko datu apstrādei.Students gūst priekštatu par svarīgākajām bioinformātikā pielietotajām algoritmiskajām metodēm. Apskatītajām problēmām tiek izpētīti un analizēti to risināšanai lietotie algoritmi, vairāki no tiem studentiem patstāvīgi jāimplemetē kādā no viņiem zināmajām programmēšanas valodām. Kursā pamatā tiek apskatītas no pielietojuma viedokļa svarīgākās bioinformātikas problēmas - proteīnu un nukleotīdu virkņu un proteīnu struktūru analīze, taču tiek dots arī īss ieskats citās bioinformātikas apakšnozarēs. Kurss īsi iepazīstina arī ar galvenajām bioinformātikas datu bāzēm.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Zināšanas:
spēj parādīt padziļinātas zināšanas un izpratni par algoritmiem un skaitļošanas metodēm aminoskābju un proteīnu virkņu salīdzināšanā un to risināšanas metodes (izstrādāti praktiskie darbi, sekmīgi uzrakstīti kontroldarbi);
Prasmes:
spēj virkņu salīdzināšanas algoritmus patstāvīgi implementēt kādā no viņiem zināmajām programmēšanas valodām (izstrādāti praktiskie darbi, patstāvīgi izstrādāta virkņu salīdzināšanas datorprogramma); Kompetences:
prot veikt aminoskābju un proteīnu virkņu salīdzināšanu, izmantojot bioinformātikas algoritmus, interpretēt un analizēt iegūtos rezultātus (sekmīgi uzrakstīti kontroldarbi, patstāvīgi izstrādātā virkņu salīdzināšanas datorprogramma prezentēta praktiskās nodarbībās).

Kursa saturs(kalendārs)

1 Bioloģisko virkņu datubāzes, datu meklēšana, datu formāti, online salīdzināšanas programmu izmantošana. [L – 1]
2 Divu aminoskābju virkņu grafiskās salīdzināšanas metodes. [L – 1]
3 Divu aminoskābju virkņu lineāra globālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
4 Divu aminoskābju virkņu lineāra lokālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
5 Divu aminoskābju virkņu saistīta globālā salīdzināšana. [L – 2, P – 2h]
6 Divu aminoskābju virkņu saistīta lokālā salīdzināšana. [L – 2, P – 2h]
7 Divu proteīna virkņu lineāra globālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
8 Divu proteīna virkņu lineāra lokālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
9 Divu proteīna virkņu saistīta globālā salīdzināšana. [L – 2, P – 2h]
10 Divu proteīna virkņu saistīta lokālā salīdzināšana. [L – 2, P – 2h]
1.k.d. - Divu aminoskābju un prote’ina virkņu salīdzināšana [P – 2h]
11. Vairāku virkņu salīdzināšanas metodes. [L – 2]
12. Programmas vairāku virkņu salīdzināšanai. Rezultātu interpretācija. [L – 2, P – 2h]
13. Filoģenētiskie koki. Filoģenētisko koku tipi. [L – 2, P – 2h]
14. Filoģenētisko koku konstruēšanas metodes. [L – 2, P – 2h]
15. Programmas filoģenētisko koku konstruēšanai. [L – 2, P – 2h]
2.k.d. – Vairāku virkņu salīdzināšana un filoģenētiskie koki. [P – 2h]

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Rakstiska ieskaite (Ia). Ieskaites uzdevumu veido: tests par studiju kursā apgūto teorētisko vielu un praktiskais uzdevums par studiju kursā apgūtajām tēmām. Visiem praktiskiem darbiem un kontroldarbiem ir jābūt ieskaitītiem.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Patstāvīgā darba organizācija semestra laikā notiek patstāvīgi studējot literatūru, izmantojot mācībspēka konsultācijas. Izstrādāts un aizstāvēts mājas darbs. Mājas darbs: students patstāvīgi implementē izvēlēto algoritmu kādā no viņam zināmajām programmēšanas valodām.

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Ieskaites (Ia) vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: 1.kontroldarbs: 40 punkti, 2. kontroldarbs: 40 punkti, mājas darbs: 20 punkti. 10 punkti veido ieskaites atzīmes 1 balli. Studenti, kuriem studiju kursa kontroldarbu kumulatīvais vērtējums ir mazāks par 4, vai vēlas uzlabot to (ir vismaz 4), sesijas laikā kārto ieskaiti. Ieskaite iekļauj praktisko daļu (80%) un teoriju (20%).

Obligātā literatūra

1. Eidhammer I., Jonassen I., Taylor W. Protein Bioinformatics: An Algorithmic Approch to Sequence and Structure Analysis. London: John Wiley & Sons, 2004. 355 p. [VSK 3 eksemplāri]
2. Tisdall J. D. Beginning Perl for Bioinformatics. Cambridge: O'Reilly & Associates, 2001. 368 p. [VSK 3 eksemplāri]
3. Lesk A. M. Introduction to Bioinformatics. New York: Oxford University press, 2002. 283 p. [VSK 3 eksemplāri]
4. Hoeppner M., Latterner M., Siyan K. Bookshelf. The NCBI Handbook [online]. 2nd edition. Bethesda (MD): National Center for Biotechnology Information, 2013. Pieejams: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK169440/ [skatīts 04.01.18]

Papildliteratūra

Bodenhofer U., Bonatesta E., Horejš-Kainrath C., Hochreiter S. msa: an R package for multiple sequence alignment. Bioinformatics, Volume 31, Issue 24, 2015, p. 3997–3999. Pieejams: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv494 [skatīts 04.01.18]

Piezīmes

Speciālais studiju kurss ITF Maģistra studiju programma "Informācijas tehnoloģijas"