Algorytmy RNA

fakultatywne

Mówienie i pisanie w języku angielskim.

Znajomość dowolnego języka programowania.

Podstawowa znajomość algorytmów i struktur danych (tablice, ciągi znaków, grafy, sortowanie).

Ten praktyczny kurs obejmuje algorytmiczne aspekty problemów obliczeniowych w badaniach strukturalnych RNA. Studenci poznają szereg algorytmów opracowanych do uliniowienia sekwencji i struktur RNA, przewidywania struktur drugorzędowych, wyszukiwania motywów i przewidywania struktur 3D, w tym algorytmy Nussinova, węgierski, Edmondsa, Turnera, Sankoffa, McCaskilla, Kabscha i MDS. Część praktyczna obejmuje zadania w przewidywaniu struktur 3D na rzeczywistych danych RNA.

1. Wprowadzenie

O RNA, o tym kursie, czego się spodziewać, jak zdać

2. Algorytmy a problemy obliczeniowe

Klasy algorytmów, klasy problemów, złożoność, co sprawia, że ​​problem obliczeniowy jest dobrze zdefiniowany, poznaj swoje dane

3. Struktura RNA

1D-2D-3D, interakcje, motywy, pseudowęzły, hierarchia modułowa, formaty danych, reprezentacje, wizualizacje, bazy danych (Rfam, RNAcentral, PDB).

4. Problemy obliczeniowe w badaniach strukturalnych RNA

Rodzaje danych eksperymentalnych (sekwencjonowanie, sondowanie chemiczne, określanie struktury 3D) i jakie generują problemy obliczeniowe

5. Uliniowienie sekwencji RNA

Needleman-Wunsch, Smith-Waterman, uliniowienie wielu sekwencji, uliniowienie strukturalne, HMM, SCFG

6. Przewidywanie struktury RNA 2D dla pojedynczej sekwencji na wejściu

Algorytm Nussinowa, algorytm MFE i Turnera, algorytm MEA i McCaskill

7. Przewidywanie struktury RNA 2D z pseudowęzłami

Klasy pseudowęzłów, P vs. NP, jednostki przewidywania, algorytmy zachłanne, problem przypisania i algorytm węgierski, algorytm MWM i Edmondsa

8. Przewidywanie struktury RNA 2D w oparciu o sekwencje homologiczne

Align then fold, analiza kowariancji, fold then align, align & fold, algorytm Sankoffa

9. Dodatkowe tematy dotyczące przewidywania struktury RNA 2D

Kinetyka vs. termodynamika, sondowanie chemiczne i miękkie ograniczenia, współtranskrypcyjne składanie, wielosekwencyjne składanie

10. Adnotacja struktury RNA 3D

Interakcje, motywy, superpozycja, RMSD, algorytm Kabscha

11. Wyszukiwanie motywów RNA 3D

Porównanie motyw-motyw, wyszukiwanie motyw-struktura

12. Uliniowienie struktury RNA 3D

TM-score, uliniowienie sztywne i elastyczne

13. Przewidywanie struktury RNA 3D I

Przeszukiwanie homologii, modelowanie oparte na szablonach

14. Przewidywanie struktury RNA 3D II

Przewidywanie de novo, symulacje MD i MC, metody głębokiego uczenia

15. Dodatkowe tematy dotyczące przewidywania struktury RNA 3D

MDS, węzły, clashscore, energia, próbkowanie i ocena

Phillip Compeau & Pavel Pevzner (2018) Bioinformatics Algorithms. An Active Learning Approach.

Gorodkin, J., & Ruzzo, W. L. (Eds.). (2014). RNA sequence, structure, and function: computational and bioinformatic methods. New York, NY: Humana Press.

W. Saenger (1984). Principles of Nucleic Acid Structure

S. Neidle, M. Sanderson (2021). Principles of Nucleic Acid Structure

Vicens, Q., & Kieft, J. S. (2022). Thoughts on how to think (and talk) about RNA structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(17), e2112677119

Wiedza:

- znajomość problemów obliczeniowych w badaniach strukturalnych RNA

- znajomość algorytmów stosowanych w badaniach strukturalnych RNA

- znajomość najnowocześniejszych rozwiązań w zakresie biologii obliczeniowej RNA

Umiejętności:

- umiejętność wyboru właściwego algorytmu dla danego problemu obliczeniowego

- umiejętność implementacji wybranych algorytmów

- umiejętność formułowania, analizowania i rozwiązywania problemów obliczeniowych

Kompetencje:

- umiejętność krytycznej oceny podejść obliczeniowych w biologii strukturalnej RNA

- gotowość do samodzielnego rozwiązywania problemów badawczych w analizie struktury RNA

- zdolność do integrowania wiedzy teoretycznej i umiejętności praktycznych w nowych kontekstach

- świadomość bieżących wyzwań w biologii obliczeniowej RNA

Projekt semestralny i egzamin ustny.

Projekt składa się z zadania przewidywania struktury RNA 3D i implementacji wybranego algorytmu. Egzamin służy prezentacji projektu.