| Kursa nosaukums | Datu struktūras un algoritmi bioinformātikā I |
| Kursa kods | Biol6010 |
| Zinātnes nozare | Bioloģija |
| Kredītpunkti (ECTS) | 6 |
| Kopējais stundu skaits kursā | 162 |
| Lekciju stundu skaits | 24 |
| Semināru un praktisko darbu stundu skaits | 16 |
| Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 122 |
| Kursa izstrādātājs(-i) | |
| Dr. agr., prof. Līga Paura |
|
| Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
| Kursa anotācija | |
| 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 svarīgākās bioinformātikas problēmas - proteīnu un nukleotīdu virkņu analīze. | |
| Kursa saturs(kalendārs) | |
| 1 Divu bioloģisko virkņu (DNS, RNS, proteīnu) salīdzināšanas metodes.
2 DP virkņu salīdzināšanas pamatalgoritms. Globālā un lokālā salīdzināšana. 3 Svarīgākās bioloģisko virkņu datubāzes un to izmantošana. 4 Datubāzu veidi un tajās glabāta informācija. 5 Datu meklēšanas, lejupielādes un salīdzināšanas iespējas. 6 Vairāku bioloģisko virkņu salīdzināšana ("multiple alignment"). 7 Salīdzināšana, atkārtoti pielietojot DP algoritmu virkņu pāriem. Izmantotās heiristikas. Aproksimācijas algori 8 Homoloģisku virkņu "klasifikatori" - profili, paterni, PSI-BLAST. 9 Struktūru salīdzināšana. 10 DP algoritmi RNS struktūru salīdzināšanai. 11 Struktūru datubāzes un salīdzināšanas programmas, to izmantošana. 12 Genomika. 13 Genomu salīdzināšana. Gēnu prognozēšana. 14 Bioinformācijas datu bāzes, glabājamo datu formāti, analoģisko bāzu savstarpējā saistība. 15 Datu meklēšanas un atlases iespējas un izmantojamie rīki. 16 Iespējamie risinājumi bioinformācijas datu bāzēs datu glabāšanai, attēlošanai, pieejai un analīzei. |
|
| Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
| Sekmīgi aizstāvēti mājasdarbi un laboratorijas darbi. 4 mājas darbi un 6 laboratorijas darbi. Izstrādāts un aizstāvēts kursa darbs. | |
| Obligātā literatūra | |
| 1. Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner. An Introduction to Bioinformatics Algorithms , MIT Press, 2004 2. Michael S. Waterman. Introduction to Computational Biology, Chapman & HALL/CRC, 1995 | |
| Papildliteratūra | |
| 1. Ingvar Eidhammer, Inge Jonassen, William Taylor. Protein Bioinformatics, Wiley, 2004 2. Pavel A. Pevzner. Computational Molecular Biology, MIT Press, 2000 | |
| Periodika un citi informācijas avoti | |
| 1. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. http://jatit.org/volumes.php | |
| Piezīmes | |
| Obligātais speciālais kurss ITF maģistrantiem studiju programma "Informācijas tehnoloģijas" apakšvirziens "IT biosistēmās" un izvēles priekšmets pārējiem ITF maģistrantiem (pilna un nepilna laika studijās), ieskaite. | |