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

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
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_W15P2A_W01, P2A_W03, P2A_W04, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2M-1, M-2S-1
BL_2A_BLW-S-C5_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_W12P2A_W01, P2A_W03, P2A_W05, P2A_W06, P2A_W07C-1, C-2T-W-4, T-A-2, T-A-1, T-A-4, T-A-5, T-A-3M-1, M-2S-1, S-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
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_U07P2A_U03, P2A_U05C-3T-L-3, T-L-2, T-L-1M-3S-3
BL_2A_BLW-S-C5_U02
Student 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-5, T-L-4, T-L-6, T-L-10M-3S-3, S-4
BL_2A_BLW-S-C5_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, przyrównywania oraz przewidywania struktur białek
BL_2A_U07P2A_U03, P2A_U05C-3T-L-8, T-L-11, T-L-7, T-L-12, T-L-9, 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
Student 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-8, T-L-11, T-L-7, T-L-3, T-L-2, T-L-12, T-L-5, T-L-9, T-L-1, T-L-4, T-L-6, T-L-10M-3, M-1, M-2S-3, S-4
BL_2A_BLW-S-C5_K02
Student 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-W-1, T-W-2, T-L-1M-3, M-1, M-2S-3
BL_2A_BLW-S-C5_K03
Student 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-8, T-L-11, T-L-7, T-L-3, T-L-2, T-L-12, T-L-5, T-L-9, T-L-1, T-L-4, T-L-6, T-L-10M-3S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLW-S-C5_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
3,0Student 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_BLW-S-C5_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
3,0Student 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 kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLW-S-C5_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
3,0Student 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_BLW-S-C5_U02
Student 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
2,0
3,0Student 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_BLW-S-C5_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, przyrównywania oraz przewidywania struktur białek
2,0
3,0Student 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

  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_W01Student 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
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-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów
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
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_W02Student 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
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
T-A-1Programowanie w języku Python
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej
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
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U01Student 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
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-3Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U02Student 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
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-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
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
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_U03Student 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
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-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
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
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_K01Student wykorzystuje 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-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-3Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
T-L-6Tworzenie programów do analizy sekwencji biologicznych
T-L-10Tworzenie drzew filogenetycznych
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
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_K02Student jest 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-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLW-S-C5_K03Student jest 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-8Wstępna obróbka danych mikromacierzowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-7Wprowadzenie do programu R
T-L-3Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Wybrane programy bioinformatyczne
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-5Analiza sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych wyższego rzędu
T-L-1Przegląd wybranych biologicznych baz danych
T-L-4Pobieranie danych z biologicznych baz danych
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