SylabUZ
| Course name | PW15b - Statystyczne i niestatystyczne metody analizy porównawczej białek |
| Course ID | 13.9-WB-Biol2P-Biolog.-S16 |
| Faculty | Faculty of Exact and Natural Sciences |
| Field of study | Biology |
| Education profile | academic |
| Level of studies | First-cycle studies leading to Bachelor's degree |
| Beginning semester | winter term 2018/2019 |
| Semester | 6 |
| ECTS credits to win | 2 |
| Course type | obligatory |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
| Laboratory | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Credit with grade |
| Lecture / remote | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Credit with grade |
Celem przedmiotu jest zapoznanie sie ze statystycznymi i niestatystycznymi metodami analizy porównawczej białek. Porównanie skuteczności i wiarygodności obu rodzajów metod. Szczegółowe zapoznanie się z powszechnie stosowanymi metodami analizy porównawczej opartymi o stochastyczne macierze PAM i BLOSUM, oraz z algorytmem semihomologii genetycznej jako przykładu aplikacji niestatystycznej. Wady i zalety przedstawionych aplikacji.
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.
Charakterystyka podstawowych założeń statystycznych aplikacji służących do analizy porównawczej sekwencji białkowych. Konsekwencje stosowania aplikacji opartych na macierzach PAM i BLOSUM w interpretacji procesów zmienności mutacyjnej na poziomie fenotypowym białek. Algorytm semihomologii genetycznej - jako przykład alternatywnej niestatystyczne aplikacji do analizy porównawczej białek. Charakterystyka algorytmu semihomologii genetycznej i jego fundamentalnych założeń. Informacje jakie można uzyskać w wyniku zastosowania aplikacji statystycznych i niestatystycznych. Wartość poznawcza poszczególnych aplikacji. Wiarygodność otrzymywanych wyników.
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)
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
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.
Modified by dr Renata Grochowalska (last modification: 13-06-2018 19:41)
