Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)

Sylabus przedmiotu Bioinformatyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk przyrodniczych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Bioinformatyka
Specjalność Biologia wód
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 10 0,80,29zaliczenie
laboratoriaL2 45 3,40,29zaliczenie
wykładyW2 10 0,80,42zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu matematyki, biofizyki, biochemii

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
C-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
C-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Programowanie w języku Python2
T-A-2Analiza danych mikromacierzowych2
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej2
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej2
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce2
10
laboratoria
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych6
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne6
T-L-3Wprowadzenie do języka Python3
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych2
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych4
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych3
T-L-7Wprowadzenie do programu R2
T-L-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych2
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu2
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych4
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek4
T-L-12Wizualizacja makromolekuł3
T-L-13Przewidywanie struktury białek4
45
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych2
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych2
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów2
T-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka. Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych4
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział studenta w ćwiczeniach audytoryjnych10
A-A-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych7
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie pisemne7
24
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach45
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń17
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie praktyczne40
102
wykłady
A-W-1Udział studenta w wykładach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia6
A-W-4Pisemne zaliczenie wykładów2
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
S-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLW-S-C5_W01
opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
BL_2A_W05, BL_2A_W12, BL_2A_W15P2A_W01, P2A_W03, P2A_W04, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2S-1
BL_2A_BLW-S-C5_W02
charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, opisuje zasady wyboru sekwencji, definiuje pojęcie parsymonii, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
BL_2A_W05, BL_2A_W12P2A_W01, P2A_W03, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-1, C-2T-W-4, T-A-2M-1, M-2S-1, S-2
BL_2A_BLW-S-C5_W03
opisuje zasady programowania w języku Python
BL_2A_W05, BL_2A_W12P2A_W01, P2A_W03, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-2T-A-1M-1, M-2S-2
BL_2A_BLW-S-C5_W04
opisuje zasady przewidywania struktury białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
BL_2A_W05, BL_2A_W12P2A_W01, P2A_W03, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-2T-A-3, T-A-4, T-A-5M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLW-S-C5_U01
potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3M-3S-3
BL_2A_BLW-S-C5_U02
potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-3T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-10M-3S-3, S-4
BL_2A_BLW-S-C5_U03
stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji, przyrównywania oraz przewidywania struktur białek
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-3T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-13M-3S-4

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLW-S-C5_K01
wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności
BL_2A_K01P2A_K04, P2A_K07C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12M-1, M-2, M-3S-3, S-4
BL_2A_BLW-S-C5_K02
jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości
BL_2A_K03P2A_K01, P2A_K05, P2A_K07C-3T-L-1, T-W-1, T-W-2M-1, M-2, M-3S-3
BL_2A_BLW-S-C5_K03
jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie
BL_2A_K05P2A_K01, P2A_K02, P2A_K03, P2A_K08C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12M-3S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLW-S-C5_W01
opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
2,0nie potrafi wymienić żadnej biologicznej bazy danych, zdefiniować pojęcia dopasowania sekwencji, wymienić żadnego programu do przeszukiwania baz danych sekwencji, zdefiniować podstawowych pojęć z dziedziny genomiki
3,0wymienia wybrane biologiczne bazy danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, wymienia rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, wymienia zadania genomiki porównawczej
3,5wymienia wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, wymienia rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, wymienia zadania genomiki porównawczej
4,0krótko charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych, wymienia formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, krótko opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
4,5charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
5,0charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
BL_2A_BLW-S-C5_W02
charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, opisuje zasady wyboru sekwencji, definiuje pojęcie parsymonii, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
2,0nie potrafi wyjaśnić co to jest, ani do czego służy mikromacierz, nie potrafi zdefiniować pojęcia filogenetyki molekularnej, ani drzewa filogenetycznego
3,0wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy, etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, wymienia elementy struktury drzewa filogenetycznego
3,5wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, wymienia etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, wymienia elementy struktury drzewa filogenetycznego oraz zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa
4,0krótko opisuje podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, krótko charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, wymienia zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa
4,5opisuje podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, wymienia zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa, metody tworzenia i oceny drzew filogenetycznych
5,0opisuje rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, metody tworzenia i oceny drzew filogenetycznych, zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa, definiuje pojęcie parsymonii, wymienia podstawowe programy do analizy danych z mikromacierzy i tworzenia drzew filogenetycznych
BL_2A_BLW-S-C5_W03
opisuje zasady programowania w języku Python
2,0nie potrafi wyjaśnić czym jest Python
3,0zalicza Pythona do języków programowania, wymienia wbudowane typy danych
3,5zalicza Pythona do języków programowania, krótko charakteryzuje wbudowane typy danych
4,0opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych oraz wbudowane typy danych
4,5opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych, charakteryzuje wbudowane typy danych oraz zasady formatowania łańcuchów znaków
5,0opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych, charakteryzuje wbudowane typy danych, zasady formatowania łańcuchów znaków oraz kodowania znaków
BL_2A_BLW-S-C5_W04
opisuje zasady przewidywania struktury białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
2,0nie potrafi wskazać żadnej metody przewidywania struktury białek, wytłumaczyć czym jest elektroforeza dwukierunkowa, zdefiniować pojęcia sztucznej inteligencji
3,0wymienia podstawowe metody przewidywania struktury białek, określa czym jest elektroforeza dwukierunkowa, definiuje pojęcie sztucznej inteligencji
3,5krótko charakteryzuje podstawowe metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz wymienia metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce
4,0opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce
4,5opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce; podaje konkretne przykłady zastosowań metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
5,0opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce; podaje konkretne przykłady zastosowań metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce; wymienia programy wspomagające ww. analizy

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLW-S-C5_U01
potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
2,0nie potrafi odnaleźć w Internecie żadnej biologicznej bazy danych, ani programu do analizy sekwencji biologicznych, nie jest w stanie określić struktury rekordu w formacie GenBank, nie stosuje podstawowych poleceń Pythona
3,0potrafi zlokalizować w Internecie wybrane biologiczne bazy danych oraz programy do analizy sekwencji biologicznych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, stosuje podstawowe polecenia Pythona
3,5korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia Pythona
4,0korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
4,5korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z bardziej zaawansowanych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
5,0korzysta z zaawansowanych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z bardziej zaawansowanych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
BL_2A_BLW-S-C5_U02
potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
2,0nie potrafi stosować podstawowych poleceń Biopythona, opcji programu BLAST ani Clustal, nie potrafi utworzyć żadnego drzewa filogenetycznego
3,0stosuje podstawowe polecenia Biopythona, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne
3,5stosuje podstawowe polecenia Biopythona, pobiera i parsuje rekordy baz danych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne
4,0posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych i je interpretuje
4,5posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, dobiera odpowiednie parametry programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych i je interpretuje
5,0posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, dobiera odpowiednie parametry programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych na bazie odpowiednio dobranych sekwencji i je interpretuje
BL_2A_BLW-S-C5_U03
stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji, przyrównywania oraz przewidywania struktur białek
2,0nie potrafi stosować podstawowych poleceń języka R, korzystać z podstawowych opcji programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek
3,0stosuje podstawowe polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek
3,5stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych, posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania ab initio struktury drugorzędowej białek globularnych
4,0stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach
4,5stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, dokonuje podstawowej oceny jakości eksperymentu mikromacierzowego; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach
5,0stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, dokonuje podstawowej oceny jakości eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji stosując odpowiednie metody statystyczne, przeprowadza analizę skupień genów i/lub prób metodą hierarchiczną, tworzy heatmapy i je interpretuje; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach

Literatura podstawowa

  1. Xiong J., Podstawy bioinformatyki, WUW, Warszawa, 2009
  2. Higgs P. G., Attwood T. K., Bioinformatyka i ewolucja molekularna, PWN, Warszawa, 2008
  3. Baxervanis A. D., Ouellette B. F. F. (red.), Bioinformatyka. Podręcznik do analizy genów i białek, PWN, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Hall B. G., Łatwe drzewa filogenetyczne. Poradnik użytkownika, WUW, Warszawa, 2008
  2. Westhead D. R., Parish J. H., Twyman R. M., Bioinformatics. Instant Notes, Taylor & Francis, London & New York, 2002

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Programowanie w języku Python2
T-A-2Analiza danych mikromacierzowych2
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej2
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej2
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce2
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych6
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne6
T-L-3Wprowadzenie do języka Python3
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych2
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych4
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych3
T-L-7Wprowadzenie do programu R2
T-L-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych2
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu2
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych4
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek4
T-L-12Wizualizacja makromolekuł3
T-L-13Przewidywanie struktury białek4
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych2
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych2
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów2
T-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka. Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych4
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział studenta w ćwiczeniach audytoryjnych10
A-A-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych7
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie pisemne7
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach45
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń17
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie praktyczne40
102
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studenta w wykładach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia6
A-W-4Pisemne zaliczenie wykładów2
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_W01opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
BL_2A_W15ma ogólną, a w niektórych obszarach pogłębioną wiedzę na temat metodologii zdobywania informacji o organizmach żywych i środowisku przyrodniczym na różnych stopniach organizacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W04ma pogłębioną wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów umożliwiającą dostrzeganie związków i zależności w przyrodzie
P2A_W05ma wiedzę w zakresie aktualnie dyskutowanych w literaturze kierunkowej problemów z wybranej dziedziny nauki i dyscypliny naukowej
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
P2A_W07ma wiedzę w zakresie zasad planowania badań z wykorzystaniem technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi wymienić żadnej biologicznej bazy danych, zdefiniować pojęcia dopasowania sekwencji, wymienić żadnego programu do przeszukiwania baz danych sekwencji, zdefiniować podstawowych pojęć z dziedziny genomiki
3,0wymienia wybrane biologiczne bazy danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, wymienia rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, wymienia zadania genomiki porównawczej
3,5wymienia wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, wymienia rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, wymienia zadania genomiki porównawczej
4,0krótko charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych, wymienia formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, krótko opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
4,5charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
5,0charakteryzuje wybrane biologiczne bazy danych oraz formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowania par sekwencji oraz działania programów BLAST i FASTA, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, charakteryzuje zadania genomiki porównawczej, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_W02charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, opisuje zasady wyboru sekwencji, definiuje pojęcie parsymonii, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W05ma wiedzę w zakresie aktualnie dyskutowanych w literaturze kierunkowej problemów z wybranej dziedziny nauki i dyscypliny naukowej
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
P2A_W07ma wiedzę w zakresie zasad planowania badań z wykorzystaniem technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
C-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
Treści programoweT-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka. Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych
T-A-2Analiza danych mikromacierzowych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi wyjaśnić co to jest, ani do czego służy mikromacierz, nie potrafi zdefiniować pojęcia filogenetyki molekularnej, ani drzewa filogenetycznego
3,0wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy, etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, wymienia elementy struktury drzewa filogenetycznego
3,5wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, wymienia etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, wymienia elementy struktury drzewa filogenetycznego oraz zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa
4,0krótko opisuje podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, krótko charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, wymienia zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa
4,5opisuje podstawowe rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, wymienia zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa, metody tworzenia i oceny drzew filogenetycznych
5,0opisuje rodzaje mikromacierzy i ich zastosowania, charakteryzuje etapy analizy danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, opisuje budowę drzewa filogenetycznego, metody tworzenia i oceny drzew filogenetycznych, zasady doboru sekwencji do konstrukcji drzewa, definiuje pojęcie parsymonii, wymienia podstawowe programy do analizy danych z mikromacierzy i tworzenia drzew filogenetycznych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_W03opisuje zasady programowania w języku Python
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W05ma wiedzę w zakresie aktualnie dyskutowanych w literaturze kierunkowej problemów z wybranej dziedziny nauki i dyscypliny naukowej
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
P2A_W07ma wiedzę w zakresie zasad planowania badań z wykorzystaniem technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
Treści programoweT-A-1Programowanie w języku Python
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi wyjaśnić czym jest Python
3,0zalicza Pythona do języków programowania, wymienia wbudowane typy danych
3,5zalicza Pythona do języków programowania, krótko charakteryzuje wbudowane typy danych
4,0opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych oraz wbudowane typy danych
4,5opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych, charakteryzuje wbudowane typy danych oraz zasady formatowania łańcuchów znaków
5,0opisuje zasady deklarowania i dokumentowania funkcji w Pythonie, zasady deklarowania zmiennych, charakteryzuje wbudowane typy danych, zasady formatowania łańcuchów znaków oraz kodowania znaków
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_W04opisuje zasady przewidywania struktury białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_W01rozumie złożone zjawiska i procesy przyrodnicze
P2A_W03ma pogłębioną wiedzę z zakresu tych nauk ścisłych, z którymi związany jest studiowany kierunek studiów (w szczególności biofizyka, biochemia, biomatematyka, geochemia, biogeochemia, geofizyka)
P2A_W05ma wiedzę w zakresie aktualnie dyskutowanych w literaturze kierunkowej problemów z wybranej dziedziny nauki i dyscypliny naukowej
P2A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki na poziomie prognozowania (modelowania) przebiegu zjawisk i procesów przyrodniczych oraz ma znajomość specjalistycznych narzędzi informatycznych
P2A_W07ma wiedzę w zakresie zasad planowania badań z wykorzystaniem technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
Treści programoweT-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi wskazać żadnej metody przewidywania struktury białek, wytłumaczyć czym jest elektroforeza dwukierunkowa, zdefiniować pojęcia sztucznej inteligencji
3,0wymienia podstawowe metody przewidywania struktury białek, określa czym jest elektroforeza dwukierunkowa, definiuje pojęcie sztucznej inteligencji
3,5krótko charakteryzuje podstawowe metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz wymienia metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce
4,0opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce
4,5opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce; podaje konkretne przykłady zastosowań metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
5,0opisuje metody przewidywania struktury białek, etapy analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody sztucznej inteligencji stosowane w bioinformatyce; podaje konkretne przykłady zastosowań metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce; wymienia programy wspomagające ww. analizy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U01potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-3Wprowadzenie do języka Python
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi odnaleźć w Internecie żadnej biologicznej bazy danych, ani programu do analizy sekwencji biologicznych, nie jest w stanie określić struktury rekordu w formacie GenBank, nie stosuje podstawowych poleceń Pythona
3,0potrafi zlokalizować w Internecie wybrane biologiczne bazy danych oraz programy do analizy sekwencji biologicznych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, stosuje podstawowe polecenia Pythona
3,5korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia Pythona
4,0korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
4,5korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z bardziej zaawansowanych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
5,0korzysta z zaawansowanych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, wybiera odpowiednią biologiczną bazę danych przy wyszukiwaniu informacji, interpretuje informacje zawarte w rekordach wybranych baz danych, korzysta z bardziej zaawansowanych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, dobiera odpowiedni program do zagadnienia, tworzy proste skrypty w języku Python
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U02potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi stosować podstawowych poleceń Biopythona, opcji programu BLAST ani Clustal, nie potrafi utworzyć żadnego drzewa filogenetycznego
3,0stosuje podstawowe polecenia Biopythona, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne
3,5stosuje podstawowe polecenia Biopythona, pobiera i parsuje rekordy baz danych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne
4,0posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych i je interpretuje
4,5posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, dobiera odpowiednie parametry programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych i je interpretuje
5,0posługuje się bibliotekami Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, dobiera odpowiednie parametry programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, stosuje podstawowe narzędzia do tworzenia drzew filogenetycznych na bazie odpowiednio dobranych sekwencji i je interpretuje
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U03stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji, przyrównywania oraz przewidywania struktur białek
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_U03wykazuje umiejętność krytycznej analizy i selekcji informacji, zwłaszcza ze źródeł elektronicznych
P2A_U05stosuje metody statystyczne oraz techniki i narzędzia informatyczne do opisu zjawisk i analizy danych o charakterze specjalistycznym
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-13Przewidywanie struktury białek
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi stosować podstawowych poleceń języka R, korzystać z podstawowych opcji programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek
3,0stosuje podstawowe polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek
3,5stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych, posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania ab initio struktury drugorzędowej białek globularnych
4,0stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach
4,5stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, dokonuje podstawowej oceny jakości eksperymentu mikromacierzowego; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach
5,0stosuje polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty, przeprowadza wstępną obróbkę danych z mikromacierzy oligonukleotydowych i drukowanych, dokonuje podstawowej oceny jakości eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji stosując odpowiednie metody statystyczne, przeprowadza analizę skupień genów i/lub prób metodą hierarchiczną, tworzy heatmapy i je interpretuje; posługuje się podstawowymi opcjami programów do wizualizacji i przyrównywania struktur białek, wykorzystuje programy do przewidywania struktury drugorzędowej białek globularnych opartego na różnych metodach
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_K01wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K01wykazuje zrozumienie i przekonanie o poznawalności procesów i zjawisk biologicznych zachodzących w świecie żywych organizmów; w interpretowaniu procesów i zjawisk biologicznych wykorzystuje podejście naukowe
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
P2A_K07systematycznie aktualizuje wiedzę przyrodniczą i zna jej praktyczne zastosowania
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-3Wprowadzenie do języka Python
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych
T-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_K02jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K03rozumie potrzebę ukierunkowanego rozwijania własnej aktywności poznawczej i kompetencji zawodowych; wykazuje samodzielność poznawczą w oparciu o różne naukowe źródła informacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
P2A_K05rozumie potrzebę systematycznego zapoznawania się z czasopismami naukowymi i popularnonaukowymi, podstawowymi dla studiowanego kierunku studiów, w celu poszerzania i pogłębiania wiedzy
P2A_K07systematycznie aktualizuje wiedzę przyrodniczą i zna jej praktyczne zastosowania
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_K03jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K05wykazuje zdyscyplinowanie w pracy indywidualnej oraz aktywnie uczestniczy w pracy grupowej; samodzielnie i kreatywnie potrafi planować, organizować i realizować działania własne oraz zespołowe
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
P2A_K02potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
P2A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
P2A_K08potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych, posługiwania się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych oraz poleceniami języka Python, przeprowadzenia podstawowej analizy danych z mikromacierzy, wizualizacji makromolekuł oraz przyrównywania i przewidywania struktur białek
Treści programoweT-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-3Wprowadzenie do języka Python
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych
T-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15