SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Przedmiot wybieralny 15................................................................................................. |
Kod przedmiotu | 13.9-WB-BiolP-PW15-W/Z-S14_pNadGen8SG1R |
Wydział | Wydział Nauk Biologicznych |
Kierunek | Biologia |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2016/2017 |
Semestr | 6 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 4 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład/Zdalne | 15 | 1 | - | - | Egzamin |
Laboratorium | 15 | 1 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Celem przedmiotu jest zapoznanie sie z zastosowaniem stochastycznych łańcuchów Markowa w różnych dziedzinach biologii molekularnej ze szczególnym uwzględnieniem teoretycznej analizy w bioinformatyce. ważnym celem jest umiejętność oceny czy zastosowanie moedelu Markowa do opisania danego procesu jest podejściem właściwym i i czy odzwierciedla naturę tego procesu.
Wykład z prezentacjami multimedialnymi (PowerPoint) oraz korzystaniem z bioinformatycznych serwisów i baz danych online oraz specjalistycznego oprogramowania bioinformatycznego. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem biologicznych baz danych i specjalistycznego oprogramowania bioinformatycznego.
Charaktyrystyka podstawowych założeń modelu Markowa. Znaczenie i wpływ przemian zaszłych w przeszłości na prawdopodobieństwo kolejnych przemian mutacyjnych. Przykłady procesów markowowskich i niemarkowowskich. Wykorzystanie modeli Markowa do identyfikacji i lokalizacji sekwencji kodujących w genomie, jako przykład właściwego zastosowania tego modelu. Błędne stosowanie modelu Markowa oraz stochastycznych macierzy PAM i BLOSUM w procesach zmienności mutacyjnej na poziomie fenotypowym białek. znaczenie przemian, które miały miejsce w przeszłości na prawdopodobieństwo dalszych przemian mutacyjnych w określonym kierunku. Wpływ historycznych przemian mutacyjnych na spektrum zmienności aminokwasu w dalszych możliwych przemianach. Określenie jaką część kodu genetycznego stanowi zapis o historii dawniejszych przemian i po ilu mutacjach ten zapis zanika. Wykorzystanie niemarkowowskiego modelu do opisu prawdopodobeństwa przemian mutacyjnych w białkach - i jego skuteczność. Algorytm semihomologii genetycznej.
Wykład z prezentacjami multimedialnymi (PowerPoint) oraz korzystaniem z bioinformatycznych serwisów i baz danych online oraz specjalistycznego oprogramowania bioinformatycznego. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem biologicznych baz danych i specjalistycznego oprogramowania bioinformatycznego. Korzystanie z materiału zdalnego nauczania (e-learning)
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Test zaliczeniowy.
Ocena końcowa to zaliczenie na ocenę uzyskaną w wyniku rozwiązania testu zaliczeniowego.
1. Baxevanis, A.D, Ouellette, B.F.F. (red.), Bioinformatyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2004.
2. Jin Xiong, Podstawy bioinformatyki, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, 2011
3. Higgs Paul G., Attword Teresa K., Bioinformatyka i ewolucja molekularna, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2008.
Zmodyfikowane przez dr hab. Jacek Leluk, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 24-04-2017 15:47)