• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Анализ данных в биологии и медицине

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель


Сапунов Григорий Владимирович

Программа дисциплины

Аннотация

зовых алгоритмов биоинформатики последовательностей. Студенты овладеют знаниями об основных алгоритмах, применяемых в анализе биологических последователь ностей, таких, как выравнивание, поиск паттернов, множественные выравнивания, структры РНК. После окончания курса студенты смогут свободно читать литературу, связанную с биоинформати- кой последовательностей а также проводить элементарные самостоятельные исс ледования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Общий обзор базовых алгоритмов биоинформатики последовательностей.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать аАлгоритм выравнивания и его связь с динамическим программированием на графах
  • Понимать алгоритм Смита-Ватермана
  • Уметь пользоваться матрицами сопоставления аминокислотных остатков PAM и BLOSUM
  • Знать алгоритмы CLUSTAL и ProbCons
  • Уметь пользоваться алгоритмами CLUSTAL и ProbCons, применяемых в анализе биологических последователь ностей, таких,
  • Уметь использовать алгоритмы для предсказания сайтов связывания
  • Уметь использовать алгоритмы для предсказания сайтов связывания ионов магния с РНК по её пространственной структуре.
  • Уметь приобретать новые знания с использованием научной методологии и современных образовательных и информационных технологий
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Алгоритмы выравнивания
    Гомология и сходство последовательностей. Понятие и золотом стандарте. Редакционное рас-стояние и сходство. Алгоритм выравнивания и его связь с динамическим программированием на графах.
  • Элементы Байесовых оценок
    Произвольные и аффинные штрафы за деленции. Глобальное и локальное выравнивания. Ал-горитм Смита-Ватермана.
  • Скрытые Марковские модели
    Матрицы сопоставления аминокислотных остатков PAM и BLOSUM.. Поиск по банку последовательностей. Идея хеширования. FASTA и BLAST. Скрытые Марковские модели. Алгоритм Витерби и Вперед-назад. Биологические примеры. Оценивание параметров моделей.
  • Предсказание мотивов
    7. Множественное выравнивание. Динамическое программирование, Прогрессивное выравнива-ние, алгоритмы CLUSTAL и ProbCons.
  • Множественное выравнивание
    Модели сайтов связывания, Предсказание моделей сайтов.
  • Структуры РНК
    Вторичная структура РНК. Элементы вторичной структуры, Динамическое программирование для максимизации числа спаренных оснований. Энергия вторичной структуры, минимизация энергии. Ансамбли структур и статистические суммы. Контекстно-свободные грамматики.
  • Журнальный клуб
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.2 * Контрольная работа + 0.1 * нетттттт + 0.1 * неттттттт + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Пыркова, А. (2012). Множественное Выравнивание Нуклеотидных Последовательностей И Построение Дендограмм С Использованием Средств Java Mpi. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.407080DC
  • Тропп, Э., Егоров, В., & Морозов, Ю. (2002). Математические Методы Для Интеллектуальных Баз Данных В Биологии. 1. Математические Модели В Биологии. Общий Анализ. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.FF2E7B0B

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Мигинский, Д., Лабужский, В., ЛАВРЕНТЬЕВ МЛ. М.М., Морозов, А., & Соколов, С. (2008). Технология Семантической Интеграции Баз Данных В Системной Биологии. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.A3EFC116
  • Филиппова, Ю., Степанов, Г., Семенов, Д., Коваль, О., Кулигина, Е., Рабинов, И., & Рихтер, В. (2015). Модифицированный Метод Анализа Структуры Ррнк Позволил Выявить Новые Свойства Аналогов C/D-Бокс-Рнк. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EEE2FF67