Bioinformatika

Přednášející:

Filip Železný (gar.), Jiří Kléma, Zdeněk Sedláček

Cvičící:

Filip Železný (gar.), Jiří Kléma, Ondřej Kuželka

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

Anotace:

Cílem předmětu je vysvětlit principy algoritmů používaných pro zpracování biologických dat na molekulární úrovni, konkrétně algoritmů používaných pro sekvenování genomů, srovnávání biologických sekvencí (zejm. genů), jejich pravděpodobnostní a gramatické modelování, pro hledání souvislostí mezi primární a vyššími strukturami proteinů, jejich funkcemi a interakcemi, pro analýzu dat vysoce paralelních měření (zejm. genové exprese) a pro systémově-biologické modelování procesů jako je metabolismus a regulace genové exprese. Kurs obsahuje i výklad potřebných pasáží molekulární biologie a základních technologií pro měření dat, jež mají být vykládanými algoritmy zpracovávány.

Požadavky:

Znalosti těchto oblastí: algoritmy a datové struktury, třídy složitosti algoritmů, NP úplnost, principy relačních databází a dotazování, základy teorie grafů, automatů a gramatik, základy pravděpodobnosti a statistiky, principy statistických testů.

Osnova přednášek:

1. Úvod, principy organizace a fungování živé hmoty, evoluce života.

2. Tok genetické informace v živých systémech. Centrální dogma, DNA, RNA, protein, replikace, transkripce, translace,reparace. Dědičnost.

3. Algoritmy pro sekvenování, optimální skládání fragmentů.

4. Srovnávání a zarovnávání biologických sekvencí, algoritmus BLAST, nukleotidové databáze.

5. Zarovnávání vícera sekvencí, využití dynamického programování, heuristické metody.

6. Modelovaní sekvencí, Markovské modely, Viterbiho algoritmus, gramatické modelování.

7. Modely vývoje sekvencí, fylogenetické stromy, využití hierarchického shlukování.

8. Modelování primární a vyšších struktur proteinů, souvislost struktur na různých úrovních, proteinové databáze.

9. Modelování asociací mezi strukturou a funkcemi proteinu. Predikce interakcí s jinými proteiny, s DNA a s dalšími molekulami.

10. Exprese genů ve zdraví a nemoci, molekulární podstata dědičných a nádorových onemocnění.

11. Analýza dat z vysoce paralelních měrení, celogenomové studie. Shlukování, detekce významných faktorů, prediktivní modelování.

12. Apriorní znalost pro analýzu dat exprese. Využití genových ontologií, anotací a slabě strukturované textové informace.

13. Modelování transkripčních a metabolických drah. Struktura a dynamika, reprezentační standardy.

14. Rezerva.

Osnova cvičení:

1. Přehled semestrálních prací, softwarových nástrojů a požadavků.

2. Návštěva cytometrické laboratoře I.

3. Návštěva cytometrické laboratoře II.

4. Práce s veřejnými nukleotidovými databázemi, skriptové dotazování.

5. Zadání samostatné práce I: zpracování biologických sekvencí.

6. Samostatná práce.

7. Práce s veřejnými proteinovými databázemi, skriptové dotazování.

8. Zadání samostatné práce II: asociace mezi strukturou a funkcí.

9. Samostatná práce.

10. Práce s veřejnými databázemi vzorků exprese, skriptové dotazování.

11. Zadání samostatné práce II: analýza dat širokopásmových měření.

12. Samostatná práce.

13. Samostatná práce.

14. Zápočty.

Cíle studia:

Cílem předmětu je vysvětlit principy algoritmů používaných pro zpracování biologických dat na molekulární úrovni, konkrétně algoritmů používaných pro sekvenování genomů, srovnávání biologických sekvencí (zejm. genů), jejich pravděpodobnostní a gramatické modelování, pro hledání souvislostí mezi primární a vyššími strukturami proteinů, jejich funkcemi a interakcemi, pro analýzu dat vysoce paralelních měření (zejm. genové exprese) a pro systémově-biologické modelování procesů jako je metabolismus a regulace genové exprese. Kurs obsahuje i výklad potřebných pasáží molekulární biologie a základních technologií pro měření dat, jež mají být vykládanými algoritmy zpracovávány.

Studijní materiály:

[1] Hunter, L. (2004) Life and Its Molecules: A Brief Introduction. AI Magazine 25(1):9-22.

[2] Lesk, AM. (2002). Introduction to Bioinformatics, Oxford Univ Press.

[3] Baxevanis, AD., Ouellette, BFF. (eds) Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins, Wiley.

[4] Cvrčková, F. (2006). Úvod do praktické bioinformatiky. Praha, Academia.

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2011/2012:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St	místnost KN:E-220 Kuželka O. 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Karlovo nám. Laboratoř BIO
Čt	místnost KN:E-127 Železný F. Kléma J. 09:15–10:45 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Kotkova cvičebna K4
Pá

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Biomedicínské inženýrství a informatika - Biomedicínská informatika (povinný předmět oboru)