• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2022/2023

Биоинформатика ДНК, РНК и белков

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Майнор
Когда читается: 1, 2 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Коновалов Дмитрий Львович, Омаров Мурад Рашидович, Попцова Мария Сергеевна
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 56

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе «Элементарная геномика» изучаются основные закономерности молекулярной эволюции и математические методы анализа молекулярных последовательностей, включая алгоритмы поиска гомологичных последовательностей, выравнивания последовательностей и построения филогенетических деревьев, алгоритмы поиска ортологов и горизонтально перенесенных генов, предсказания генов и поиск мотивов, методы аннотации геномов de novo генами и функциональными элементами. Изучаются алгоритмы и методы предсказания вторичной структуры ДНК, РНК и белков. В течение курса студенты познакомятся с основными биоинформатическими ресурсами, включая базы данных, веб-порталы, компьютерные программы для работы с базами данных молекулярной биологии, а также программами, реализующими биоинформатические методы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • знакомство с геномика человека, полиморфизмами и структурными вариантами в популяции, понимание их связи с заболеваниями.
  • знакомство с полногеномным поиском ассоциаций и консорциумными проектами, изучающих генетику рака и других заболеваний.
  • Знакомство с предметом системной биологии, показывающей как генетические изменения могут приводить к изменениям на функциональном уровне.
  • знакомство с анализом метаболических и сигнальных путей, онтологическим анализом.
  • знакомство с методами изучений ДНК-белковых взаимодействий и РНК-регуляцией.
  • изучение методов сравнительного анализа геномов человека и ближайших видов, таких как шимпанзе или неандерталец.
  • изучение методов анализа микробиома и эволюции вирусов.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знание алгоритмов попарного и множественного выравнивания последовательностей
  • Знание методов автоматического поиска ортологов
  • Знание секвенирования от метода Сангера до технологий следующего поколения
  • Изучить основы молекулярной биологии.
  • Понимание организации геномов прокариот и эукариот.
  • Понимание эволюции коронавируса SARS-Cov.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение. Основы молекулярной биологии. Клетка, геном, белки, поток информации, генетический код.
  • Организация геномов прокариот и эукариот. Гены и регуляторные элементы. Белок-кодирующие и РНК-кодирующие гены. Экзоны и интроны. Сплайсинг. Промоторы и энхансеры.
  • Секвенирование от метода Сангера до технологий следующего поколения. Геном человека. Повторы. Однонуклеотидные замены и структурные варианты.
  • Молекулярная эволюция. Поиск схожих последовательностей. Алгоритм и программа BLAST. Статистика локального выравнивания.
  • Модели эволюции аминоклислотных последовательностей. Матрицы PAM и BLOSUM.
  • Алгоритмы попарного и множественного выравнивания последовательностей. Динамическое программирование.
  • Алгоритмы попарного и множественного выравнивания последовательностей (продолжение). Филогенетика. Горизонатльный обмен генов. Методы построения филогенетических деревьев.
  • Филогения. Методы построения филогенетических деревьев. Метод ближайшего соседа (NJ). Метод максимальной бережливости. Метод максимального правдоподобия. Бутсрэп-оценка построенного дерева.
  • Гомологи, ортологи и паралоги. Поиск горизонтально перенесенных генов.
  • Методы автоматического поиска ортологов. Базы данных семейств ортологов - COG, Pfam, Quest for orthologs. База данных трехмерной структуры белков PDB.
  • Трехмерная структура белка. Уровни организации. Предсказание трехмерной структуры белков.
  • Коронавирус. Семейство коронавирусов. Струкуры комплексов связывания белка шипа коронавируса (S) и фермента ACE2
  • Эволюция коронавируса SARS-Cov.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Квизы
  • неблокирующий Домашние задания
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.1 * Квизы + 0.4 * Экзамен + 0.5 * Домашние задания
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods / Maria Anisimova. Humana Press, 2019. eBook ISBN 978-1-4939-9074-0.
  • John H. Relethford. (2012). Human Population Genetics. Wiley-Blackwell.
  • Lock, M. M., Glasner, P. E., & Atkinson, P. (2009). The Handbook of Genetics & Society : Mapping the New Genomic Era. Routledge.
  • Pevsner, J. (2015). Bioinformatics and Functional Genomics (Vol. Third edition). Chichester, West Sussex, UK: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1055003

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Arcady R. Mushegian. (2007). Foundations of Comparative Genomics. Academic Press.

Авторы

  • Попцова Мария Сергеевна
  • Коновалов Дмитрий Львович