Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)
specjalność: Biologia molekularna i podstawy analityki
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 zwierząt | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedza z zakresu matematyki, biofizyki, biochemii |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki |
| C-2 | Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce |
| C-3 | Ukształtowanie 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Programowanie w języku Python | 2 |
| T-A-2 | Analiza danych mikromacierzowych. | 2 |
| T-A-3 | Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej. | 2 |
| T-A-4 | Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej. | 2 |
| T-A-5 | Sztuczna inteligencja w bioinformatyce. | 2 |
| 10 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Przegląd wybranych biologicznych baz danych | 6 |
| T-L-2 | Wybrane programy bioinformatyczne | 6 |
| T-L-3 | Wprowadzenie do języka Python | 3 |
| T-L-4 | Pobieranie danych z biologicznych baz danych | 2 |
| T-L-5 | Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych | 4 |
| T-L-6 | Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych | 3 |
| T-L-7 | Wprowadzenie do programu R | 2 |
| T-L-8 | Wstępna obróbka danych mikromacierzowych | 2 |
| T-L-9 | Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu | 2 |
| T-L-10 | Tworzenie drzew filogenetycznych | 4 |
| T-L-11 | Przyrównywanie strukturalne białek | 4 |
| T-L-12 | Wizualizacja makromolekuł | 3 |
| T-L-13 | Przewidywanie struktury białek | 4 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych. | 2 |
| T-W-2 | Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych. | 2 |
| T-W-3 | Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów | 2 |
| T-W-4 | Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka. | 2 |
| T-W-5 | Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Udział studenta w ćwiczeniach audytoryjnych | 10 |
| A-A-2 | Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych | 10 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie | 10 |
| 30 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 45 |
| A-L-2 | Przygotowanie do ćwiczeń | 17 |
| A-L-3 | Wykonywanie zadań domowych na zaliczenie | 18 |
| A-L-4 | Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie praktyczne | 40 |
| 120 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział studenta w wykładach | 10 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki wykładów | 9 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 9 |
| A-W-4 | Pisemne zaliczenie wykładów | 2 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów |
| S-3 | Ocena formująca: Ocena zadań domowych z ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-4 | Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7 |
| S-5 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15 |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-C6_W01 Student 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_W15 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W04, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07 | C-1 | T-W-3, T-W-2, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1 |
| BL_2A_BLZ-S-C6_W02 Student charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, podstawowe zasady programowania w języku Python, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach | BL_2A_W05, BL_2A_W12 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07 | C-1, C-2 | T-A-2, T-W-4, T-W-5, T-A-5, T-A-4, T-A-1, T-A-3 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-C6_U01 Student 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_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-1 | M-3 | S-4 |
| BL_2A_BLZ-S-C6_U02 Student potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych oraz dokonywać analizy składniowej rekordów 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_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-3 | T-L-5, T-L-6, T-L-4, T-L-10 | M-3 | S-5, S-4 |
| BL_2A_BLZ-S-C6_U03 Student 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 oraz przyrównywania struktur białek | BL_2A_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-3 | T-L-12, T-L-8, T-L-7, T-L-9, T-L-11 | M-3 | S-5 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-C6_K01 Student wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności | BL_2A_K01 | P2A_K04, P2A_K07 | C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-12, T-L-8, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-1, T-L-4, T-L-9, T-L-10, T-L-11 | M-3, M-1, M-2 | S-5, S-4 |
| BL_2A_BLZ-S-C6_K02 Student jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości | BL_2A_K03 | P2A_K01, P2A_K05, P2A_K07 | C-3 | T-W-2, T-W-1, T-L-1 | M-3, M-1, M-2 | S-4 |
| BL_2A_BLZ-S-C6_K03 Student jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie | BL_2A_K05 | P2A_K01, P2A_K02, P2A_K03, P2A_K08 | C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-12, T-L-8, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-1, T-L-4, T-L-9, T-L-10, T-L-11 | M-3 | S-5, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-C6_W01 Student 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 | 2,0 | |
| 3,0 | Student wymienia wybrane biologiczne bazy danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, krótko charakteryzuje zadania genomiki porównawczej | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLZ-S-C6_W02 Student charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, podstawowe zasady programowania w języku Python, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach | 2,0 | |
| 3,0 | Student wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy, etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, krótko charakteryzuje strukturę drzewa filogenetycznego, najważniejsze metody budowy i oceny jakości drzew filogenetycznych, wymienia i krótko opisuje podstawowe typy danych w Pythonie oraz algorytmy przewidywania struktury drugorzędowej białek, określa, czym jest elektroforeza dwukierunkowa, wymienia metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-C6_U01 Student 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 | 2,0 | |
| 3,0 | Student korzysta 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 | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLZ-S-C6_U02 Student potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych oraz dokonywać analizy składniowej rekordów 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 | 2,0 | |
| 3,0 | Student stosuje podstawowe polecenia 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, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne i je zinterpretować | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLZ-S-C6_U03 Student 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 oraz przyrównywania struktur białek | 2,0 | |
| 3,0 | Student stosuje podstawowe polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty w języku R, przeprowadzić wstępną obróbkę danych z mikromacierzy, identyfikować geny o zróżnicowanej ekspresji stosując odpowiednie metody statystyczne, tworzyć heatmapy i je interpretować | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Xiong J., Podstawy bioinformatyki, WUW, Warszawa, 2009
- Higgs P. G., Attwood T. K., Bioinformatyka i ewolucja molekularna, PWN, Warszawa, 2008
- Baxervanis A. D., Ouellette B. F. F. (red.), Bioinformatyka. Podręcznik do analizy genów i białek, PWN, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Hall B. G., Łatwe drzewa filogenetyczne. Poradnik użytkownika, WUW, Warszawa, 2008
- Westhead D. R., Parish J. H., Twyman R. M., Bioinformatics. Instant Notes, Taylor & Francis, London & New York, 2002