• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2019/2020

Элементарная геномика

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Майнор
Когда читается: 1, 2 модуль
Преподаватели: Коновалов Дмитрий Львович, Попцова Мария Сергеевна, Светличный Дмитрий Владимирович
Язык: русский
Кредиты: 5

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

  • Освоение методов математического анализа биологических последовательностей
  • Освоение алгоритмов и методов молекулярной эволюции
  • Знакомство с основными биоинформатическими ресурсами, включая базы данных, веб-порталы, компьютерные программы для работы с базами данных молекулярной биологии, а также программами, реализующими биоинформатические методы
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать биоинформатические ресурсы, включая базы данных, веб-порталы, компьютерные программы для работы с базами данных молекулярной биологии
  • Знать программы, реализующие методы, изучаемые в курсе
  • Знать организацию геномов прокариот и эукариот
  • Уметь запускать программы поиска схожих последовательностей
  • Знать алгоритмы попарного и множественного выравнивания последовательностей
  • Знать методы построения филогенетических деревьев
  • Знать методы автоматического поиска ортологов
  • Знать основные базы данных и ресурсы молекулярной эволюции
  • Знать методы нахождения генов под действием положительного или отрицательного отбора
  • Знать методы поиска мотивов
  • Знать методы предсказания генов de novo
  • Знать методы аннотации геномов de novo
  • Знать методы предсказания вторичных структур белков, РНК, ДНК
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение. Основы молекулярной биологии.
    Строение клетки. Геном, белки, поток информации, генетический код. Семинар. Введение в систему Unix. Основные команды Unix. Файловая система. Навигация. Командная строка. Просмотр файлов. Bash-скрипты.
  • Организация геномов прокариот и эукариот. Гены и регуляторные элементы.
    Белок-кодирующие и РНК-кодирующие гены. Экзоны и интроны. Сплайсинг. Промоторы и энхансеры. Семинар. Базы данных геномов бактерий, человека и разных видов. Файлы аннотации геномов генами. Стренды. Геномный браузер UCSC. Biopython для анализа геномных последовательностей.
  • Молекулярная эволюция. Поиск схожих последовательностей. Алгоритм и программа BLAST. Статистика локального выравнивания.
    Семинар. Программа BLAST. Поиск схожих последовательностей. Определение последовательностей из метагеномного исследования с помощью BLAST.
  • Алгоритмы попарного и множественного выравнивания последовательностей. Динамическое программирование.
    Семинар. Программы ClustalW, Muscle, TCoffee, Mega. Программа MEGA. Выравнивание последовательностей на примере коровых белков (ATP, DNA-poymerase, 16S-RNA).
  • Филогения. Методы построения филогенетических деревьев.
    Методы расстояний. Методы максимального правдоподобия. Вес бутстреп для ветвей. Семинар. Построение деревьев с помощью пакета MEGA. Определение горизонтально перенесенных генов.
  • Гомологи, ортологи и паралоги. Методы автоматического поиска ортологов. Поиск горизонтально перенесенных генов.
    Семинар. Определение ортологов и паралогов по филогенетическим деревьям. Определение горизонтально перенесенных генов.
  • Белки и базы данных белков. Genbank, Uniprot, PDB.
    Белок-кодирующие гены, присутствующие у всех организмов (коровые гены). Семейства генов. Семинар. Изучение 3-х мерной структуры белка по базе данных PDB. Работа за базами данных Genbank, Uniprot.
  • Эволюционный отбор. Гены под действием положительного или отрицательного отбора.
    Семинар. Определение генов под действием отбора. Отношение dN/dS.
  • Поиск мотивов. Представление мотивов в виде позиционных весовых матриц
    Семинар. Построение PWM с помощью сервиса RSAT. Представление мотива в виде LOGO. Поиск мотивов de novo с помощью пакета MEME. Программа сравнения мотивов TOMTOM.
  • Предсказание генов de novo. Алгоритмы в основе предсказания генов. Цепи Маркова. Скрытые цепи Маркова.
    Семинар. Программы Prodigal, Glimmer, GenMark3 для предсказания генов прокариот.
  • Аннотация геномов de novo.
    Серверы аннотации геномов Prokka, RAST, SEED.
  • Вторичные структуры белка.
    Семинар. Методы определения альфа-спирали и бета-структуры.
  • Вторичные структуры РНК. Методы предсказания вторичной структуры РНК.
    Семинар. Программа RNAFold. Структурное выравнивание (LocARNA). Нахождение структурных паттернов (CM-finder). База данных RFam.
  • Вторичные структуры ДНК. Квадруплексы, триплексы, крестообразные структуры.
    Методы аннотации геномов вторичными структурами ДНК.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Контрольные работы
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.5 * Домашние задания + 0.1 * Контрольные работы + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Bioinformatics. Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution / Jonathan M. Keith. Humana Press, 2017. eBook ISBN 978-1-4939-6622-6.
  • Choudhuri, S. (2014). Bioinformatics for Beginners : Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools. Amsterdam: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=565153
  • Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer, Oliver Koch. Applied Bioinformatics. An Introduction. Springer International Publishing, 2018. Print ISBN 978-3-319-68299-0, Online ISBN 978-3-319-68301-0
  • Rocha, M., & Ferreira, P. G. (2018). Bioinformatics Algorithms : Design and Implementation in Python (Vol. First edition). London: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1572286

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.
  • Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods / Maria Anisimova. Humana Press, 2019. eBook ISBN 978-1-4939-9074-0.
  • Forsdyke, D. R. (2016). Evolutionary Bioinformatics (Vol. Third edition). Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1175904
  • Gene Prediction: Methods and Protocols / Martin Kollmar. Humana Press, 2019. eBook ISBN 978-1-4939-9173-0.