LV EN RU DE FR

Algoritmi bioinformātikā

Kursa izstrādātājs

Priekšzināšanas

InfT5039, Fundamentālie algoritmi

Aizstātais kurss

Biol6012 [GBIO6012] Algoritmi bioinformātikā II

Kursa anotācija

Studiju 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 priekšstatu par svarīgākajiem bioinformātikā pielietotajiem divu un vairāku nukleotīdu un proteīna virkņu salīdzināšanas algoritmiem, kā arī ar filoģenētisko koku konstruēšanas algoritmiem. Kādu no algoritmiem studentiem patstāvīgi jāimplementē kādā no viņiem zināmajām programmēšanas valodām. Kurss īsi iepazīstina ar bioinformātikas datu bāzēm.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

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

Kursa saturs(kalendārs)

Pilna laika klātienes studijās:
1. Bioloģisko virkņu datubāzes, datu meklēšana, datu formāti, online rīki virkņu salīdzināšanai. [L – 1]
2. Ievads divu un vairāku virkņu salīdzināšanas algoritmos. [L – 1]
3. Divu nukleotīdu virkņu lineāra globālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
4. Divu nukleotīdu virkņu lineāra lokālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
5. Divu nukleotīdu virkņu saistīta globālā un lokāla salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
6. Divu proteīna virkņu lineāra globālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
7. Divu proteīna virkņu lineāra lokālā salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
8. Divu proteīna virkņu saistīta globālā un lokāla salīdzināšana. [L – 1, P – 1h]
9. Vairāku virkņu salīdzināšanas algoritmi. [L – 1]
10. Programmas vairāku virkņu salīdzināšanai. Rezultātu interpretācija. [L – 1, P – 1h]
11. Filoģenētiskie koki. Filoģenētisko koku tipi. [L – 1, P – 1h]
12. Filoģenētisko koku konstruēšanas algoritmi. [L – 1, P – 1h]
13. Programmas filoģenētisko koku konstruēšanai. [P – 1h]
Kontroldarbs – Divu un vairāku virkņu salīdzināšana un filoģenētiskie koki. [P – 2h]

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Ieskaite. Ieskaites uzdevumu veido: tests par studiju kursā apgūto teorētisko vielu un praktiskais uzdevums par studiju kursā apgūtajām tēmām. Visiem praktiskiem darbiem un kontroldarbam 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 vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: kontroldarbs - 70 punkti, mājas darbs: 30 punkti. Ieskaites pozitīvam vērtējumam studentam ir jāsavāc 50 punkti.

Obligātā literatūra

1.Gagniuc, P. A. (2022). Jupiter Bioinformatics (V1). Theory and Implementation. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA, 2021, ISBN: 9781119697961) https://doi.org/10.6084/M9.FIGSHARE.192092
2. 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 11.12.2023.]
3. 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]
4. Lesk A. M. Introduction to Bioinformatics. New York: Oxford University press, 2002. 283 p. [VSK 3 eksemplāri]

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 11.12.2023.]

Piezīmes

Studiju kurss IITF maģistra studiju programmā
"Informācijas tehnoloģijas"