Excel
Kursa nosaukums Datortehnoloģijas biosistēmu vadībā
Kursa kods InfT1035
Zinātnes nozare Informācijas tehnoloģija (nav zn)
Kredītpunkti 2
ECTS kredītpunkti 3
Kopējais stundu skaits kursā 32
Lekciju stundu skaits 16
Semināru un praktisko darbu stundu skaits 16
Kursa apstiprinājuma datums 10/03/2015
Atbildīgā struktūrvienība Datoru sistēmu katedra
 
Kursa izstrādātājs(-i)
Dr. sc. ing., doc. Ivars Mozga

Kursa anotācija
Biosistēmu vadība ir kļuvusi par vienu no datorzinātņu un datorvadības pielietojuma nozarēm ar lielu attīstības potenciālu biotehnoloģijās, medicīnā, ekoloģijā un enerģētikā. Priekšmetā paredzēts dot informācijas tehnoloģiju speciālistiem piemērotā formā veidotu informāciju par bioloģisku sistēmu pamatiem un datortehnoloģiju saistību ar dažādām zinātnes nozarēm un jaunākajiem tehnoloģiskajiem sasniegumiem. Apskatīti kibernētikas un sistēmu teorijas jēdzieni, kas saista bioloģiskās sistēmas ar tehniskajām vienotā formālajā analīzē.
Kursa rezultāti un to vērtēšana
Studiju kursa apguves rezultātā studenti iegūst:
• zināšanas par galvenajām bioloģisko un tehnisko procesu kopējām iezīmēm, bioloģiskas sistēmas darbības pamatprincipiem līdz pat šūnu līmenim;
• prasmes analizēt ģenētisko informāciju, salīdzināt dažādu organismu gēnu sekvences, izsekot ģenētisko izmaiņu potenciālajām sekām bioloģiskā vadības sistēmā, interpretēt dinamiska modeļa simulāciju rezultātus; • kompetence izmantot brīvpieejas bioloģiskās informācijas analīzes rīkus bioloģisko vadības procesu modelēšanā un prognozēšanā, spēt analizēt un plānot bioprocesu modelēšanas un optimizācijas procesus.
Kursa plāns
1. Gēnu homoloģijas analīze ar brīvpieejas rīku palīdzību.
2. Navigācija ģenētiskās informācijas datu bāzēs. Dažādi gēnu reģioni.
3. Homologo sekvenču meklēšana. BLAST analīzes rezultātu interpretācija
4. Radniecīgo organismu homoloģijas pakāpes analīze.
5. Copasi rīks bioprocesu modelēšanai un optimizācijai.
6. Precīzās lauksaimniecības nozares definīcija un pamata apakšnozaru apskats.
7. Precīzās lauksaimniecības apakšnozares Precīzā biškopība datortehnoloģiju uzdevumu noteikšana un modelēšana. Precīzās biškopības IS sistēmas ieviešanas investīciju atmaksas aprēķini.
8. Precīzās lauksaimniecības apakšnozares Precīzā lopkopība datortehnoloģiju uzdevumu noteikšana un modelēšana.
9. Klimata pārmaiņu modelēšanas un prognozes rīki, metodes un novērtējums Latvijā un pasaulē.
10. Darbs ar SEG (siltumnīcefekta gāzu) emisiju datu bāzēm un aprēķiniem lauksaimniecības sektorā klimata pārmaiņu modelēšanas uzdevumiem.
11. Klimata modeļu prognozēšanas rīki globālajā tīmeklī.
12. Satelītu pavadoņu datu izmantošana ĢIS sistēmās.
13. Grafu teorija. Grafu teorijas pamatjēdzieni. Grafu teorijas pielietojumi datortehnoloģiju biosistēmu analīzes un modelēšanas uzdevumos.
14. Ģenētikas pamati. Mutācijas veidi. Bioķīmisko tīklu struktūras analīze un evolūcijas modelēšana. 15. Patstāvīgo darbu prezentēšana.
Prasības kredītpunktu iegūšanai
Kontroldarbs (tests), par studiju kursā apgūtām teorētiskajām un praktiskajām zināšanām. Kontroldarbam, patstāvīgajam un praktiskajiem darbiem jābūt ieskaitītiem.
Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums
Kontroldarbs (tests), par studiju kursā apgūtām teorētiskajām un praktiskajām zināšanām.
Students katru nedēļu izpilda attiecīgās apgūtās tēmas praktisko darbu.
Kontroldarbam, patstāvīgajam un praktiskajiem darbiem jābūt ieskaitītiem.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Patstāvīgais darbs. Gēnu homoloģijas analīze ar brīvpieejas rīka palīdzību, homologo sekvenču meklēšana, BLAST analīzes rezultātu interpretācija un radniecīgo organismu homoloģijas pakāpes analīze (apjoms vismaz 3 lpp, iesniedz elektroniskā veidā). Studiju kursa vērtējums tiek aprēķināts no izstrādāta un aizstāvēta patstāvīgā darba un kursa teorētiskā kontroldarba vērtējumiem.
Pamatliteratūra
1. Ratledge C., Kristiansen B. Basic Biotechnology. 3rd edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2006.
2. Dochain D. Bioprocess control, Wiley and Sons, 2001.
3. Klipp E., Herwig R., Kowald A., Wierling C., Lehrach H. Systems Biology in Practice. Concepts, Inplementation and Application. WILEY-VCH Verlag GmbH&Co KgaA., 2006. 4. Jones D.S. Sleeman B.D. Differential Equations and Mathematical Biology. Chapman &Hall/CRC, 2003.
Papildliteratūra
1. Szallasi Z., Stelling J., Periwal V. System Modelling in Cell Biology from concepts to nuts and bolts, MIT Press, 2006.
2. Davidson E.H. The regulatory Genome. Gene regulatory networks in development and evolution. Academic Press, Elsevier, 2006. Pieejama tiešsaistē:
http://ezproxy.llu.lv:2108/ehost/ebookviewer/ebook?sid=10915a09-2d02-4e95-8231-33df5cb67bab%40pdc-v-sessmgr02&ppid=pp_C1&vid=0&format=EB 3. Palsson B.O. Systems Biology: Properties of Reconstructed networks. Cambridge University Press, 2006.
Piezīmes
ITF akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programma „Datorvadība un datorzinātne”.