University of Warsaw - Central Authentication System

Bioinformatics

General data

Course ID:	1200-2BLOK6-BIOW4
Erasmus code / ISCED:	13.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0531) Chemistry The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Bioinformatics
Name in Polish:	Bioinformatyka
Organizational unit:	Faculty of Chemistry
Course groups:	(in Polish) Chemia i biologia strukturalna (S2-CH)
ECTS credit allocation (and other scores):	1.50 Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load. view allocation of credits
Language:	Polish
Main fields of studies for MISMaP:	biology biotechnology chemistry computer science physics
Type of course:	obligatory courses
Prerequisites (description):	(in Polish) Słuchacze powinni posiadać podstawową wiedzę o przepływie informacji genetycznej; o procesach replikacji, transkrypcji i translacji oraz o kodzie genetycznym
Short description:	(in Polish) Zdobycie umiejętności posługiwania się podstawowymi technikami bioinformatycznymi i serwisami internetowymi oraz analizowanie krytyczna ocena wyników wyników
Full description:	(in Polish) Celem wykładu jest przekrojowe zapoznanie słuchaczy z metodami bioinformatyki operującymi na sekwencjach i strukturach biomolekuł. Najważniejsze będą podstawowe zasady bioinformatyki a także najczęściej wykorzystywane bazy danych i oprogramowanie. 1) Wprowadzenie. Czym jest bioinformatyka? Jej rola w biologii, medycynie, farmakologii, biotechnologii i projektowaniu leków. Pojęcia: homolog, analog, paralog i ortolog. Znaczenie homologii w bioinformatyce 2) Bioinformatyczne bazy danych Bazy GenBank, SwissProt, PDB, PFAM i inne; sekwencje, struktury, anotacje. Kwestie kompletności, nadmiarowości i poprawności zgromadzonych danych. Podstawowe formaty danych (PDB, FASTA). Wizualizacja struktur (program PyMol) 3) Optymalne uliniowienie pary sekwencji Złożoność obliczeniowa uliniowienia. Porównanie uliniowienia lokalnego i globalnego. Problem oceny wiarygodności uliniowienia i stosowane parametry (score, podobieństwo sekwencji, z-score e-value). Ocena przerw w uliniowieniu, macierze podstawień (podobieństwa). 4) Heurystyczne metody uliniowienia sekwencji i przeszukiwania baz danych: FASTA oraz BLAST 5) Uliniowienie wielu sekwencji (MSA - multiple sequence alignments) Złożoność obliczeniowa problemu i wybrane przykładowe algorytmy. Programy CLUSTAL, mafft, muscle. Drzewa filogenetyczne Bazy danych PROSITE, PFam. Profile sekwencyjne 6) Analiza i porównywanie struktur przestrzennych białek. Optymalne nałożenie struktur. Pojęcie średniej kwadratowej różnicy współrzędnych struktur. Przewidywanie struktury II-rzędowej białek. Klasyfikacja DSSP struktury II-rzędowej. Inne definicje struktury II-rzędowej. Programy PHD i PsiPRED. 7) Przewidywanie struktury i funkcji białek Rożne koncepcje przewlekania. Serwery i metaserwery. Modelowanie porównawcze, przewlekanie (uliniowienie sekwencyjno - strukturalne) oraz metody de novo. Programy Rosetta, SWISS-MODEL i MODELLER. Dokowanie ligandów. Wykorzystanie modelowania w projektowaniu leków
Learning outcomes:	(in Polish) Student poprawnie wyciąga wnioski w typowych problemach bioinformatycznych, posługując się zależnościami ewolucyjnymi (homologią) Student umie skorzystać z narzędzi dostępnych w internecie oraz rozumie uzyskane wyniki. W szczególności umie: - znaleźć żądaną strukturę w bazie danych PDB, wyszukać informacje na jej temat - obliczyć uliniowienie pary sekwencji białek - znaleźć sekwencje homologiczne do posiadanej sekwencji, zawęzić wyszukiwanie wg różnych kryteriów - zakwalifikować sekwencję aminokwasową do znanej rodziny białek - sprawdzić, czy znane są struktury dla białek homologicznych - stworzyć model struktury białka korzystając z metody modelowania porównawczego
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Test zaliczeniowy składający się z około 10 pytań zamkniętych i 5 otwartych (przeprowadzony w sali) lub egzamin ustny (możliwy w trybie zdalnym).

Classes in period "Winter semester 2023/24" (past)

Time span:	2023-10-01 - 2024-01-28	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO TU WYK W TH FR
Type of class:	Lecture, 15 hours, 12 places more information
Coordinators:	Dominik Gront
Group instructors:	Dominik Gront
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Examination

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.