|
Vyučující
|
-
Valdés James Jason, Ph.D.
-
Kolísko Martin, Mgr. Ph.D.
-
Oborník Miroslav, prof. Ing. Dr.
-
Horák Aleš, Mgr. Ph.D.
-
Gabková Juricová Valérie, Mgr.
|
|
Obsah předmětu
|
Obsah přednášek: 1. Úvod do bioinformatiky, charakteristika kurzu, podmínky. Definice bioinformatiky, metodologie, historie, příklady. DNA sekvence jako informace, formáty v bioinformatice. 2. Biologické databáze: DNA a její struktura, historie. Jak určit podobnost sekvencí, substituční matrice. Přiřazení sekvencí, globální a lokální přiřazení, konstrukce přiřazení. Sekvenční vyhledávání, konstrukce vícenásobného přiřazení (multiple alignment), nástroje a programy. Použití mnohonásobného přiřazení. Identifikace sekvenčních motivů, Markovovy modely. 3. Fylogenetická analýza, typy sekvencí pro fylogenetické analýzy, popis fylogenetického stromu, nezakořeněný a zakořeněný strom, outgroup. Editace mnohonásobného přiřazení pro fylogenetickou analýzu, informativní a neinformativní pozice. 4. Fylogenetická analýza: taxon sampling a jeho vliv na topologii stromu. Metody konstrukce fylogenetických stromů, distanční a character-based metody. Jak se vyrovnat s různou rychlostí evoluce sekvencí. Robustnost stromu. Fylogenetické stromy organismů, fylogenetické stromy genů. Programy. Fylogenetické artefakty. Fylogenomika. 5. Klasifikace organismů, současný pohled na evoluci a klasifikaci eukaryot. Vliv endosymbiotického původu eukaryot na fylogenetické analýzy. Chimérická struktura eukaryotického genomu. 6. Principy importu jaderně kódovaných proteinů do eukaryotických organel, primární a sekundární endosymbióza. Predikce cílení jaderně kódovaných proteinů. Mapování metabolických drah. Mozaikové metabolické dráhy eukaryot. 7. Úvod do Pythonu pro Biology 1 Úvod do programování, Jak funguje jazyk Python. Čtení, zapisování a filtrování sekvenačních souborů. Počítání GC obsahu. In-silico Translace a transkripce. 8. Úvod do Pythonu pro Biology 2 Funkce a module v Pythonu. Modifikace fastq souborů. Automatická analýza výsledků Blastu. Identifikace kontaminací pomocí Blastu. Vytváření "Pipeline". 9. Vysokokapacitní sekvenování. Sekvenační metody druhé generace Pyrosekvenování, Solexa, SOLiD. Sekvenační metody třetí generace Pacific Biosciences a Oxford Nanopore sequencing. Výhody a problémy moderních sekvenačních metod. 10. Evoluce Genomů historické koncepty genomové evoluce, evoluční síly měnící strukturu a obsah genomů. Změny genomů v závislosti na evoluční historii organizmů. 11. Sekvenování Genomů Historie. První osekvenované genomy - bakteriofág (MS2 PhiX174), bakterie (Haemophilus influenza, E. coli), první eukaryotické genomy, lidský genom. Soukromé versus veřejné organizace. Techniky sekvenování genomů, Sekvenování genomů modelových organizmů proč a jak? 12. Lidská evoluce, aplikace v medicíně. Genová expresse, microarray, RNASeq, differenciální expresse, metaomika, metabolické rekonstrukce, funkční ekologie. 13. Phylogenomická analýza výhody a rizika. Jednogenové versus multigenové analýzy. Ortology vs paralogy. Taxon sampling, strategie pro knstrukci velkých fylogenetických stromů. Speciální evoluční modely. Evaluace výsledků. 14. Vysoce výkonné počítače a jejich použití v biologii. Jak fungují velké výpočetní servery a praktický úvod k jejich efektivnímu využití. MPI vs OpenMP. Proč jsou vysokokapacitní servery potřebné pro bioinformatiku. Vysoká paměť vs výkon. Obsah cvičení: Ve cvičeních budou studenti prakticky používat metody probrané na přednáškách
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Písemná práce (např. u souborných zkoušek, klauzur), Demonstrace, Individuální příprava ke zkoušce
- Účast na výuce
- 25 hodin za semestr
- Domácí příprava na výuku
- 50 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 45 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 30 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Předmět je zaměřen na úvod do aplikované bioinformatiky. Jsou uvedeny techniky a aplikace bioinformatiky v molekulárně-biologickém a biochemickém výzkumu a v biotechnologiích.
Absolvent kursu by měl být schopen používat základní bioinformatické nástroje a interpretovat výsledky analýz. Měl by také být schopen jednoduchých úprav skriptů v programovacím jazyce Python, případně takové skripty vytvořit.
|
|
Předpoklady
|
Přednášky a cvičení jsou v anglickém jazyce, hlavním předpokladem je tedy schopnost komunikace v angličtině.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška, Analýza výkonů studenta, Test, Průběžné hodnocení
zápočet a zkouška
|
|
Doporučená literatura
|
-
A. M. Lesk. Introduction to Bioinformatics. Oxford, UK, 2005. ISBN 0 19 9277877.
-
D. Graur and W-H Li. Fundamentals of Molecular Evolution. Massachussets, USA, 2000. ISBN 0-87893-266-6.
-
M. Zvelebil and J.O. Baum. Understanding Bioinformatis. New York, USA, 2008. ISBN 0-8153-4024-9.
|