Магистратура 2021/2022

Практическая биоинформатика

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Анализ данных в биологии и медицине)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Коновалов Дмитрий Львович

Прогр. обучения: Анализ данных в биологии и медицине

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 64

Программа дисциплины

Аннотация

Курс охватывает базы данных и основные сервисы и программы для обработки биологических последовательностей, а также молекулярную филогению, семейства и домены белков, базы данных по структурам белков и РНК. В цели курса входит научить студентов использовать основные биологические базы данных, в том числе содержащие геномную, структурную и другую информацию, в научно-исследовательской работе; овладеть базовыми средствами анализа геномной, структурной и другой биологической информации. 
 Курс развивает ключевые знания и компетенции в биоинформатических задачах и позволит успешно работать с любыми типами биологических данных, которые будут встречаться в следующих курсах модуля.

Цель освоения дисциплины

• освоение студентами современных направлений компьютерного анализа генома
• освоение студентами новейших приложений для компьютерного анализа генома

Планируемые результаты обучения

• Знание алогитомв выравнивания
• Знание алогритмов множественного выравнивания
• Знание аннотации эукариотического генома
• Знание баз данных Pfam и InterPro
• Знание баз данных Uniprot. Swiss-Prot, TrEMBL и Uniref. GenBank/EMBL/DDBJ, RefSeq
• Знание как аннотировать CDS в геноме
• Знание статистики локального выравнивания последовательностей
• Понимание основ биоинформатических данных
• Понимание построения PWM, LOGO
• ПониманиеHMM-профиля семейства доменов
• Умение осуществлять поиск в RefSeq и GenBank, на сайте NCBI, в ENA и DDBJ
• Умение пользоваться программами MEME
• Умение пользоваться программой BLAST
• Умение пользоваться программой mfold
• Умение работать с базой данных PDB.
• Умение работать с программой MEGA
• Умение работать с программой PyMOL

Содержание учебной дисциплины

• Основы и технические детали
• Банки последовательностей.
• Парное выравнивание и BLAST.
• Множественное выравнивание.
• Эволюционные домены.
• Ортологи, паралоги, деревья.
• Пространственные структуры.
• . Аннотация бактериального генома.
• . Сигналы.
• Вторичная структура РНК.

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
• Домашнее задание 2
• Домашнее задание 3
• Домашнее задание 4
• Проектая работа аннотация генома
• Домашнее задание 5
  Оценка за дисциплину выставляется в соответствии с формулой оценивания от всех пройденных элементов контроля. Экзамен не проводится.

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.1 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Домашнее задание 2 + 0.1 * Домашнее задание 3 + 0.1 * Домашнее задание 4 + 0.5 * Проектая работа аннотация генома + 0.1 * Домашнее задание 5

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ биологических последовательностей : вероятностные модели белков и нуклеиновых кислот, , 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

• Bioinformatics for Evolutionary Biologists: A Problems Approach. Haubold, B., Börsch-Haubold, A. Springer International Publishing, 2017. eBook ISBN 978-3-319-67395-0.

Авторы

• Попцова Мария Сергеевна