Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N2)
specjalność: Biotechnologia w produkcji roślinnej
Sylabus przedmiotu Bioinformatyka:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biotechnologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Bioinformatyka | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | 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 zaawansowanymi metodami przeszukiwania biologicznych baz danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej i funkcjonalnej, filogenetyki oraz bioinformatyki strukturalnej |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności posługiwania się dostępnymi programami do analiz bioinformatycznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zaawansowane metody wyszukiwania informacji w literaturowych biologicznych bazach danych | 2 |
| T-L-2 | Przegląd systemów pobierania informacji z biologicznych baz danych | 1 |
| T-L-3 | Projektowanie starterów do PCR. Analiza miejsc restrykcyjnych. Programy Primer3, NebCutter | 2 |
| T-L-4 | Podstawy programowania w języku Python | 1 |
| T-L-5 | Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST | 2 |
| T-L-6 | Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych | 1 |
| T-L-7 | Wprowadzenie do programu R | 1 |
| T-L-8 | Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych | 1 |
| T-L-9 | Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega | 2 |
| T-L-10 | Przyrównywanie strukturalne białek | 1 |
| T-L-11 | Wizualizacja makromolekuł | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do przedmiotu. Przegląd formatów rekordów biologicznych baz danych | 1 |
| T-W-2 | Przyrównywanie sekwencji i przeszukiwanie baz danych sekwencji | 1 |
| T-W-3 | Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów | 2 |
| T-W-4 | Filogenetyka i drzewa filogenetyczne | 1 |
| T-W-5 | Analiza ekspresji genów. Analiza danych mikromacierzowych | 2 |
| T-W-6 | Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej | 1 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do ćwiczeń | 30 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 30 |
| A-L-4 | Zaliczenie praktyczne | 5 |
| 80 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział studenta w wykładach | 8 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki wykładów | 17 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 12 |
| A-W-4 | Pisemne zaliczenie wykładów | 2 |
| 39 | ||
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 formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7 |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15 |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_W01 Student definuje pojęcie bioinformatyki, opisuje wybrane 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 | BT_2A_W08, BT_2A_W17 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-2, M-1 | S-1 |
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_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, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach | BT_2A_W08, BT_2A_W17 | — | — | C-1 | T-W-6, T-W-4, T-W-5 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_U01 Student stosuje zaawansowane metody przeszukiwania biologicznych baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python | BT_2A_U02, BT_2A_U05 | — | — | C-2 | T-L-3, T-L-1, T-L-2, T-L-4 | M-3 | S-2 |
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_U02 Student potrafi dokonywać analizy składniowej rekordów baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych i białek, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować | BT_2A_U02, BT_2A_U05 | — | — | C-2 | T-L-6, T-L-5, T-L-9 | M-3 | S-3, S-2 |
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_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 | BT_2A_U02, BT_2A_U08 | — | — | C-2 | T-L-10, T-L-7, T-L-8, T-L-11 | M-3 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K01 Student wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności | BT_2A_K02 | — | — | C-2 | T-L-6, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-10, T-L-7, T-L-8, T-L-2, T-L-9, T-L-4, T-L-11 | M-2, M-3, M-1 | S-3, S-2 |
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K02 Student jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości | BT_2A_K01 | — | — | C-2 | T-W-1, T-W-2, T-L-1, T-L-2 | M-2, M-3, M-1 | S-2 |
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K03 Student jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie | BT_2A_K05 | — | — | C-2 | T-L-6, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-10, T-L-7, T-L-8, T-L-2, T-L-9, T-L-4, T-L-11 | M-3 | S-3, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_W01 Student definuje pojęcie bioinformatyki, opisuje wybrane 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 definiuje pojęcie bioinformatyki, 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 | ||
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_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, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, 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 algorytmy przewidywania struktury drugorzędowej białek | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_U01 Student stosuje zaawansowane metody przeszukiwania biologicznych baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python | 2,0 | |
| 3,0 | Student korzysta z zaawansowanych narzędzi przy przeszukiwaniu biologicznych baz danych oraz z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia Pythona | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_U02 Student potrafi dokonywać analizy składniowej rekordów baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych i białek, 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 i białek, 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 | ||
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_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 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K01 Student wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności | 2,0 | |
| 3,0 | Student w stopniu dostatecznym wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biotechniologicznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K02 Student jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości | 2,0 | |
| 3,0 | Student wykazuje dostateczną świadomość bogactwa informacji biologicznej dostepnej w internetowych bazach danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BT_2A_BPŻ-N-D2.1_K03 Student jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie | 2,0 | |
| 3,0 | Student jest w dostatecznym stopniu zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w intenecie. | |
| 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