Bioinformatické algoritmy, databáze a nástroje - NDBI044

• Anglický název: Algorithms, databases and tools in bioinformatics
• Zajišťuje: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2017
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 6
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: RNDr. David Hoksza, Ph.D.

Anotace

Poslední úprava: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (17.04.2018)

Přednáška představí aktuálně používané algoritmy a přístupy pro analýzu DNA, RNA a proteinů. Především půjde o algoritmy pro podobnostní modelování sekvencí a struktur biomolekul, fylogenetickou analýzu a predikci struktury. Studenti se také dozví, jaké existují hlavní repositáře souvisejících biologických dat, jaká je struktura těchto dat a jak s nimi pracovat na programové úrovni.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: RNDr. David Hoksza, Ph.D. (02.10.2017)

Zápočtový program. Zkouška.

Literatura

Poslední úprava: T_KSI (18.04.2015)

• Z: Zvelebil, M., Baum J.: Understanding Bioinformatics, Garland Science; 1 edition, 2007, 0815340249

• Z: Durbin, R., et al.: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press, 1998, 0521629713

• D: Mount, D.W.: Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Second Edition, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004, 0879696087

• D: Gusfield, D.: Algorithms on Strings, Trees and Sequences - Computer Science and Computational Biology, Cambridge University Press, 1997, 0521585198

• D: Jones, N.C., Pevzner, P.A.: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, The MIT Press, 2004, 0262101068

Sylabus

Poslední úprava: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (17.04.2018)

Upozornění: v akademickém roce 2018/2019 bude vyučováno blokově.

• Úvod. Existující nukleotidové a proteinové databáze.

• Sekvenční podobnost DNA, RNA a protenů.

• Efektivní vyhledávání v databázích proteinových sekvencí.

• Vyhledávání motivů.

• Vícenásobná sekvenční podobnost.

• Stavba fylogenetických stromů.

• Algoritmy pro uření podobnost proteinových struktur

• Predikce RNA a proteinové struktury.

• Predikce interakčních míst.