Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Modelowanie i analiza sekwencji DNA:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Modelowanie i analiza sekwencji DNA
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 9 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 15 1,50,41zaliczenie
wykładyW4 15 1,50,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1matematyka
W-2algorytmy i struktury danych
W-3podstawy programowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z różnymi problemami obliczeniowymi w ramach analizy sekwencji DNA.
C-2Pokazanie możliwości zastosowania programowania dynamicznego oraz HMM w analizach sekwencji DNA.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Implementacja skryptów dla algorytmu Needelmana-Wunscha pozycjonowania sekwencji DNA.4
T-L-2Implementacja skryptów dla algorytmu Smitha-Watermana pozycjonowania sekwencji DNA.2
T-L-3Implementacja algorytmu Forward-Backward (w ramach HMM).2
T-L-4Implementacja algorytmu Viterbi'ego (w ramach HMM).2
T-L-5Implementacja algorytmu Bauma-Welcha (w ramach HMM).3
T-L-6Implementacja algorytmów utrzymywania precyzji numerycznej w ramach HMM.2
15
wykłady
T-W-1Wybrane wiadomości o strukturze DNA: nukleotydy CTAG, translacja na mRNA, transkrypcja na proteiny, promotor, codon, exon, intron. Problem znajdowania i predykcji genów – znajdowanie kodujących i niekodujących regionów w łańcuchu DNA.5
T-W-2Pozycjonowanie sekwencji (ang. sequence alignment): algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana (programowanie dynamiczne). Problem predykcji struktury protein 2-go rzędu.4
T-W-3Podstawy teoretyczne Ukrytych Łańcuchów Markowa (HMM). Algorytmy Forward-Backward, algorytm Viterbi’ego, procedura reestymacji Bauma-Welcha.4
T-W-4Problemy utrzymanie precyzji liczb zmiennoprzecinkowych w implementacja modeli Markowowskich: zabiegi skalowania i logarytmowania.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie zbiorów danych genetycznych i ich analiza za pomocą algorytmów zaimplementowanych na zajęciach.20
A-L-3Przygotowanie się do wejściówek i zaliczania programów.10
45
wykłady
A-W-1Udział w wykładach.15
A-W-2Samodzielne prześledzenie w domu prostych przykładów obliczeniowych dla algorytmów: pozycjonowania sekwencji.6
A-W-3Samodzielne prześledzenie w domu prostych przykładów obliczeniowych dla algorytmów HMM.10
A-W-4Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.15
46

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Metoda przypadków.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z wejściówek na laboratoriach.
S-2Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z programów z laboratoriów.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia ważona: wejściówki (40%), programy (60%).
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z wykładów z kolokwium zaliczeniowego.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_W01
Ma znajomość zagadnień i problemów modelowania sekwencji DNA. Rozumie stosowalność metod probabilistycznych oraz programowania dynamicznego w analizie DNA.		BI_1A_W08, BI_1A_W01, BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W03, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2S-4
BI_1A_BI-S-O6.3_W03
Ma dobre opanowanie elementów rachunku prawdopodobieństwa i statystyki potrzebnych przy algorytmach eksploracji danych. Zna możliwości podstawowych metod/algorytmów eksploracji danych.		BI_1A_W01, BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W03, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-2T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3M-1, M-2S-4

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_U01
Potrafi zaimplementować algorytmy programowania dynamicznego: Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana do pozycjonowania sekwencji. Potrafi implementować algorytmy z rodziny HMM do modelowania DNA.		BI_1A_U01, BI_1A_U09, BI_1A_U13, BI_1A_U18P1A_U01, P1A_U02, P1A_U03, P1A_U04, P1A_U08, P1A_U09, T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U05, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U15InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-3S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_K01
Ma dobrą świadomość problemów obliczeniowych związanych z analizą DNA oraz znajomość przydatnych metod matematycznych w tym zakresie.		BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04—C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_W01
Ma znajomość zagadnień i problemów modelowania sekwencji DNA. Rozumie stosowalność metod probabilistycznych oraz programowania dynamicznego w analizie DNA.		2,0Nie potrafi wymienić przykładów zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA.
3,0Potrafi wymienić przykłady zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA (bez szczegółów).
3,5Potrafi wymienić i szczegółowo zdefiniować przykłady zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA.
4,0Potrafi wytłumaczyć problem predykcji protein 2-go rzędu.
4,5Potrafi podać algorytm Smitha-Watermana.
5,0Potrafi podać algorytm Needlemana-Wunsha.
BI_1A_BI-S-O6.3_W03
Ma dobre opanowanie elementów rachunku prawdopodobieństwa i statystyki potrzebnych przy algorytmach eksploracji danych. Zna możliwości podstawowych metod/algorytmów eksploracji danych.		2,0Nie potrafi podać twierdzenia Bayesa.
3,0Potrafi podać twierdzenie Bayesa.
3,5Potrafi zdefiniować pojęcia: proces stochastyczny, łańcuch stochastyczny, łańcuch Markowa, łańcuch stacjonarny.
4,0Potrafi zdefiniować ukryty model Markova w ujęciu matematycznym (stany, obserwacje, macierze prawdopodobieństw przejść i emisji).
4,5Potrafi podać algorytm Forward-Backward.
5,0Potrafi podać algorytmy Viterbiego i uczenia Bauma-Welsha.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_U01
Potrafi zaimplementować algorytmy programowania dynamicznego: Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana do pozycjonowania sekwencji. Potrafi implementować algorytmy z rodziny HMM do modelowania DNA.		2,0Nie potrafi zaimplementować algorytmu Needlemana-Wunsha.
3,0Potrafi zaimplementować algorytm Needlemana-Wunsha.
3,5Potrafi zaimplementować algorytm Smitha+Watermana.
4,0Potrafi zaimplementować algorytm Forward-Backward.
4,5Potrafi zaimplementować algorytm Viterbi'ego.
5,0Potrafi zaimplementować algorytm Bauma-Welsha.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.3_K01
Ma dobrą świadomość problemów obliczeniowych związanych z analizą DNA oraz znajomość przydatnych metod matematycznych w tym zakresie.		2,0Nie potrafi opisać problematyki związanej z analizą sekwencji DNA.
3,0Potrafi opisać problematykę związaną z analizą sekwencji DNA.
3,5Potrafi podać szczegółowo przykłady problemów związanych z analizą sekwencji DNA.
4,0Potrafi podać przykłady praktycznych zastosowań modeli matematycznych dla analizy sekwencji DNA.
4,5Ma podstawową orientację w algorytmach probabilistycznych i programowania dynamicznego przydatnych do analizy sekwencji DNA.
5,0Ma bardzo dobrą (szczegółową) znajomość algorytmów probabilistycznych i programowania dynamicznego przydatnych do analizy sekwencji DNA.

Literatura podstawowa

  1. D. Hand, H. Mannila, P. Smyth, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
  2. J. Koronacki., J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005
  3. W. J. Ewens, G. R. Grant, Statistical Methods in Bionformatics: An Introduction, Springer, 2010, 2
  4. A. D. Baxevanis, B. F. F. Quellette, Bioinformatyka. Podręcznik do analizy genów i białek, PWN, 2005

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Implementacja skryptów dla algorytmu Needelmana-Wunscha pozycjonowania sekwencji DNA.4
T-L-2Implementacja skryptów dla algorytmu Smitha-Watermana pozycjonowania sekwencji DNA.2
T-L-3Implementacja algorytmu Forward-Backward (w ramach HMM).2
T-L-4Implementacja algorytmu Viterbi'ego (w ramach HMM).2
T-L-5Implementacja algorytmu Bauma-Welcha (w ramach HMM).3
T-L-6Implementacja algorytmów utrzymywania precyzji numerycznej w ramach HMM.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wybrane wiadomości o strukturze DNA: nukleotydy CTAG, translacja na mRNA, transkrypcja na proteiny, promotor, codon, exon, intron. Problem znajdowania i predykcji genów – znajdowanie kodujących i niekodujących regionów w łańcuchu DNA.5
T-W-2Pozycjonowanie sekwencji (ang. sequence alignment): algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana (programowanie dynamiczne). Problem predykcji struktury protein 2-go rzędu.4
T-W-3Podstawy teoretyczne Ukrytych Łańcuchów Markowa (HMM). Algorytmy Forward-Backward, algorytm Viterbi’ego, procedura reestymacji Bauma-Welcha.4
T-W-4Problemy utrzymanie precyzji liczb zmiennoprzecinkowych w implementacja modeli Markowowskich: zabiegi skalowania i logarytmowania.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie zbiorów danych genetycznych i ich analiza za pomocą algorytmów zaimplementowanych na zajęciach.20
A-L-3Przygotowanie się do wejściówek i zaliczania programów.10
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach.15
A-W-2Samodzielne prześledzenie w domu prostych przykładów obliczeniowych dla algorytmów: pozycjonowania sekwencji.6
A-W-3Samodzielne prześledzenie w domu prostych przykładów obliczeniowych dla algorytmów HMM.10
A-W-4Przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego.15
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.3_W01Ma znajomość zagadnień i problemów modelowania sekwencji DNA. Rozumie stosowalność metod probabilistycznych oraz programowania dynamicznego w analizie DNA.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W08posiada wiedzę o metodach i narzędziach diagnostycznych wykorzystywanych w analizach i doświadczeniach biologicznych, a także o sposobach interpretacji uzyskanych wyników
BI_1A_W01zna zjawiska fizyczne i biologiczne, procesy chemiczne oraz analizy matematyczne przydatne przy posługiwaniu się narzędziami bioinformatycznymi
BI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W03ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki i chemii niezbędną dla zrozumienia podstawowych procesów i zjawisk przyrodniczych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi problemami obliczeniowymi w ramach analizy sekwencji DNA.
C-2Pokazanie możliwości zastosowania programowania dynamicznego oraz HMM w analizach sekwencji DNA.
Treści programoweT-W-1Wybrane wiadomości o strukturze DNA: nukleotydy CTAG, translacja na mRNA, transkrypcja na proteiny, promotor, codon, exon, intron. Problem znajdowania i predykcji genów – znajdowanie kodujących i niekodujących regionów w łańcuchu DNA.
T-W-2Pozycjonowanie sekwencji (ang. sequence alignment): algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana (programowanie dynamiczne). Problem predykcji struktury protein 2-go rzędu.
T-W-3Podstawy teoretyczne Ukrytych Łańcuchów Markowa (HMM). Algorytmy Forward-Backward, algorytm Viterbi’ego, procedura reestymacji Bauma-Welcha.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Metoda przypadków.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z wykładów z kolokwium zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wymienić przykładów zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA.
3,0Potrafi wymienić przykłady zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA (bez szczegółów).
3,5Potrafi wymienić i szczegółowo zdefiniować przykłady zadań związanych z modelowaniem sekwencji DNA.
4,0Potrafi wytłumaczyć problem predykcji protein 2-go rzędu.
4,5Potrafi podać algorytm Smitha-Watermana.
5,0Potrafi podać algorytm Needlemana-Wunsha.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.3_W03Ma dobre opanowanie elementów rachunku prawdopodobieństwa i statystyki potrzebnych przy algorytmach eksploracji danych. Zna możliwości podstawowych metod/algorytmów eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W01zna zjawiska fizyczne i biologiczne, procesy chemiczne oraz analizy matematyczne przydatne przy posługiwaniu się narzędziami bioinformatycznymi
BI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W03ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki i chemii niezbędną dla zrozumienia podstawowych procesów i zjawisk przyrodniczych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Pokazanie możliwości zastosowania programowania dynamicznego oraz HMM w analizach sekwencji DNA.
Treści programoweT-W-1Wybrane wiadomości o strukturze DNA: nukleotydy CTAG, translacja na mRNA, transkrypcja na proteiny, promotor, codon, exon, intron. Problem znajdowania i predykcji genów – znajdowanie kodujących i niekodujących regionów w łańcuchu DNA.
T-W-2Pozycjonowanie sekwencji (ang. sequence alignment): algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana (programowanie dynamiczne). Problem predykcji struktury protein 2-go rzędu.
T-W-4Problemy utrzymanie precyzji liczb zmiennoprzecinkowych w implementacja modeli Markowowskich: zabiegi skalowania i logarytmowania.
T-W-3Podstawy teoretyczne Ukrytych Łańcuchów Markowa (HMM). Algorytmy Forward-Backward, algorytm Viterbi’ego, procedura reestymacji Bauma-Welcha.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Metoda przypadków.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z wykładów z kolokwium zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi podać twierdzenia Bayesa.
3,0Potrafi podać twierdzenie Bayesa.
3,5Potrafi zdefiniować pojęcia: proces stochastyczny, łańcuch stochastyczny, łańcuch Markowa, łańcuch stacjonarny.
4,0Potrafi zdefiniować ukryty model Markova w ujęciu matematycznym (stany, obserwacje, macierze prawdopodobieństw przejść i emisji).
4,5Potrafi podać algorytm Forward-Backward.
5,0Potrafi podać algorytmy Viterbiego i uczenia Bauma-Welsha.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.3_U01Potrafi zaimplementować algorytmy programowania dynamicznego: Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana do pozycjonowania sekwencji. Potrafi implementować algorytmy z rodziny HMM do modelowania DNA.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U01wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
BI_1A_U09stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych
BI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
BI_1A_U18potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów biologicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U02rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
P1A_U08wykorzystuje język naukowy w podejmowanych dyskursach ze specjalistami z wybranej dyscypliny naukowej
P1A_U09umie przygotować w języku polskim i języku obcym dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Pokazanie możliwości zastosowania programowania dynamicznego oraz HMM w analizach sekwencji DNA.
Treści programoweT-L-1Implementacja skryptów dla algorytmu Needelmana-Wunscha pozycjonowania sekwencji DNA.
T-L-2Implementacja skryptów dla algorytmu Smitha-Watermana pozycjonowania sekwencji DNA.
T-L-3Implementacja algorytmu Forward-Backward (w ramach HMM).
T-L-4Implementacja algorytmu Viterbi'ego (w ramach HMM).
T-L-5Implementacja algorytmu Bauma-Welcha (w ramach HMM).
T-L-6Implementacja algorytmów utrzymywania precyzji numerycznej w ramach HMM.
Metody nauczaniaM-3Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z wejściówek na laboratoriach.
S-2Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z programów z laboratoriów.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia ważona: wejściówki (40%), programy (60%).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi zaimplementować algorytmu Needlemana-Wunsha.
3,0Potrafi zaimplementować algorytm Needlemana-Wunsha.
3,5Potrafi zaimplementować algorytm Smitha+Watermana.
4,0Potrafi zaimplementować algorytm Forward-Backward.
4,5Potrafi zaimplementować algorytm Viterbi'ego.
5,0Potrafi zaimplementować algorytm Bauma-Welsha.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.3_K01Ma dobrą świadomość problemów obliczeniowych związanych z analizą DNA oraz znajomość przydatnych metod matematycznych w tym zakresie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi problemami obliczeniowymi w ramach analizy sekwencji DNA.
C-2Pokazanie możliwości zastosowania programowania dynamicznego oraz HMM w analizach sekwencji DNA.
Treści programoweT-W-1Wybrane wiadomości o strukturze DNA: nukleotydy CTAG, translacja na mRNA, transkrypcja na proteiny, promotor, codon, exon, intron. Problem znajdowania i predykcji genów – znajdowanie kodujących i niekodujących regionów w łańcuchu DNA.
T-W-2Pozycjonowanie sekwencji (ang. sequence alignment): algorytm Needlemana-Wunscha, algorytm Smitha-Watermana (programowanie dynamiczne). Problem predykcji struktury protein 2-go rzędu.
T-W-4Problemy utrzymanie precyzji liczb zmiennoprzecinkowych w implementacja modeli Markowowskich: zabiegi skalowania i logarytmowania.
T-W-3Podstawy teoretyczne Ukrytych Łańcuchów Markowa (HMM). Algorytmy Forward-Backward, algorytm Viterbi’ego, procedura reestymacji Bauma-Welcha.
T-L-1Implementacja skryptów dla algorytmu Needelmana-Wunscha pozycjonowania sekwencji DNA.
T-L-2Implementacja skryptów dla algorytmu Smitha-Watermana pozycjonowania sekwencji DNA.
T-L-3Implementacja algorytmu Forward-Backward (w ramach HMM).
T-L-4Implementacja algorytmu Viterbi'ego (w ramach HMM).
T-L-5Implementacja algorytmu Bauma-Welcha (w ramach HMM).
T-L-6Implementacja algorytmów utrzymywania precyzji numerycznej w ramach HMM.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Metoda przypadków.
M-3Metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z wejściówek na laboratoriach.
S-2Ocena formująca: Trzy oceny cząstkowe z programów z laboratoriów.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia ważona: wejściówki (40%), programy (60%).
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z wykładów z kolokwium zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi opisać problematyki związanej z analizą sekwencji DNA.
3,0Potrafi opisać problematykę związaną z analizą sekwencji DNA.
3,5Potrafi podać szczegółowo przykłady problemów związanych z analizą sekwencji DNA.
4,0Potrafi podać przykłady praktycznych zastosowań modeli matematycznych dla analizy sekwencji DNA.
4,5Ma podstawową orientację w algorytmach probabilistycznych i programowania dynamicznego przydatnych do analizy sekwencji DNA.
5,0Ma bardzo dobrą (szczegółową) znajomość algorytmów probabilistycznych i programowania dynamicznego przydatnych do analizy sekwencji DNA.