Detail předmětu

Analýza biologických sekvencí

FEKT-FABSAk. rok: 2011/2012

Předmět pokrývá statistické základy a přehled hlavních metod analýzy biologických sekvencí. Témata zahrnují základy pravděpodobnosti, skryté Markovovy modely a testování více hypotéz. Metody analýzy sekvencí zahrnují zarovnávání, optimální párování pro lokální zarovnávání, optimální párování pro globální zarovnávání a zarovnávání více sekvencí, vyhledávání genů a využití fylogenetických stromů.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Výsledky učení předmětu

Praktické znalosti návrhu metod pro analýzu biologických sekvencí.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Osnovy výuky

Pravděpodobnostní přístup v molekulární biologii. Metody pro párování v zarovnávání. Dynamické programování. Markovovy modely a skryté Markovovy modely (HMM). Použití HMM pro vyhledávání genů. Ostatní algoritmy pro vyhledávání genů.

Učební cíle

Cílem předmětu je poskytnout znalosti o pokročilých metodách analýzy biologických sekvencí založených na pravděpodobnostním přístupu včetně využití skrytých Markovových modelů. Aplikace zahrnují zejména zarovnávání sekvencí, vyhledávání genů a využití fylogenetických stromů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Základní literatura

Durbin, R. Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press, 2002. ISBN: 978-0521629713 (EN)
Rosypal, S. Nový přehled biologie. Scientia, Praha 2003. ISBN 80-7183-268-5 (CS)

Doporučená literatura

Pevzner, P. A. An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology. The MIT Press, 2004. ISBN: 978-0262101066 (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BTBIO-F magisterský navazující

    obor F-BTB , 1 ročník, letní semestr, povinný

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1 ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D.

Osnova

1. Pravděpodobnostní přístup v molekulární biologii.
2. Klasické a moderní metody pro párování v zarovnávání.
3. Statistická významnost skóre zarovnávání a interpretace výstupů zarovnávacích algoritmů.
4. Mechanismus a využití dynamického programování .
5. Implementace Needlemanova-Wunchova a Smithova-Watermanova algoritmu.
6. Vícenásobné zarovnávání a fylogenetická rekonstrukce.
7. Evoluce sekvencí předpokládaná různými modely a algoritmy.
8. Pravděpodobnostní přístup k fylogenetické rekonstrukci.
9. Markovovy modely a skryté Markovovy modely (HMM) v kontextu genomiky.
10. Hlavní metody pro inferenci v HMM.
11. Použití HMM pro vyhledávání genů.
12. Ostatní algoritmy pro vyhledávání genů.
13. Identifikace významných statistických přístupů v bioinformatice.

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Helena Vítková, Ph.D.
Ing. Jaroslav Balogh

Osnova

1. Klasická a Bayesovská pravděpodobnost.
2. Metody pro párování v zarovnávání.
3. Výpočet skóre zarovnávání a interpretace výstupů zarovnávacích algoritmů.
4. Algoritmy dynamického programování .
5. Implementace Needlemanova-Wunchova a Smithova-Watermanova algoritmu.
6. Vícenásobné zarovnávání.
7. Sledování evoluce sekvencí.
8. Fylogenetická rekonstrukce.
9. Markovovy modely v genomice.
10. Skryté Markovovy modely v genomice.
11. Vyhledávání genů pomocí skrytých Markovových modelů I.
12. Vyhledávání genů pomocí skrytých Markovových modelů II.
13. Vyhledávání genů pomocí dalších algoritmů.