Your browser does not support JavaScript, or its support is disabled. Some features may not be available.
Algorithms in Bioinformatics - N143041
Title:
Bioinformatické algoritmy
Guaranteed by:
Department of Informatics and Chemistry (143)
Faculty:
Faculty of Chemical Technology
Actual:
from 2022
Semester:
winter
Points:
winter s.:3
E-Credits:
winter s.:3
Examination process:
winter s.:
Hours per week, examination:
winter s.:2/0, Ex [HT]
Capacity:
unknown / unknown (unknown)
Min. number of students:
unlimited
Language:
Czech
Teaching methods:
full-time
Teaching methods:
full-time
Level:
For type:
Annotation -
--- Czech English
Last update: HOKSZAD (05.07.2013)
The course introduces the student to the area of bioinformatics focusing on the research of fundamental building and functional units of organisms - DNA, RNA and proteins. The student finds out what types of main respositories of related biological data exist and how to handle these data. The fundamental similarity models will be introduced along with the algorithms build on top of the DNA/RNA/proteins contributing to the research in the fields such as mass spectrometry, protein function discovery, structure prediction used in the drug discovery, etc.
Last update: ROZ143 (29.04.2011)
Přednáška představí studentům oblast bioinformatiky soustřeďující se na výzkum v oblasti základních stavebních a funkčních jednotek organismů - DNA, RNA a proteinů. Studenti se dozví, jaké existují hlavní repositáře souvisejících biologických dat, jak s těmtito daty pracovat. Budou představeny hlavní podobnostní modely spolu s algoritmy postavenými nad DNA/RNA/proteiny přispívající k výzkumu v oblastech jako je hmostnosní spektrometrie, zjišťování funkce proteinů, predikce struktury využívané např. při vývoji léčiv a dalších.
Aim of the course -
--- Czech English
Last update: TAJ143 (25.09.2013)
Students will be able to:
Have insights into algorithms for sequential and structure bioinformatics
Develop their own bioinformatics algorithms
Modify existing state-of-the-art bioinformatics algorithms
Last update: SMIDOVAL (10.06.2013)
Studenti budou schopni:
orientace v algoritmech pro sekvenční a strukturní bioinformatiku
vývoje vlastních bioinforamtických algoritmů
vývoje modifikací stávajících state-of-the-art bioinformatických algoritmů
Literature -
--- Czech English
Last update: TAJ143 (02.07.2013)
R: Zvelebil, M., Baum J.: Understanding Bioinformatics, Garland Science; 1 edition, 2007, 0815340249
R: Durbin, R., et al.: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press, 1998, 0521629713
A: Mount, D.W.: Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Second Edition, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004, 0879696087
A: Gusfield, D.: Algorithms on Strings, Trees and Sequences - Computer Science and Computational Biology, Cambridge University Press, 1997, 0521585198
A: Jones, N.C., Pevzner, P.A.: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, The MIT Press, 2004, 0262101068
Last update: SMIDOVAL (10.06.2013)
Z: Zvelebil, M., Baum J.: Understanding Bioinformatics, Garland Science; 1 edition, 2007, 0815340249
Z: Durbin, R., et al.: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press, 1998, 0521629713
D: Mount, D.W.: Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Second Edition, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2004, 0879696087
D: Gusfield, D.: Algorithms on Strings, Trees and Sequences - Computer Science and Computational Biology, Cambridge University Press, 1997, 0521585198
D: Jones, N.C., Pevzner, P.A.: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, The MIT Press, 2004, 0262101068
Learning resources -
--- Czech English
Last update: HOKSZAD (05.07.2013)
None.
Last update: HOKSZAD (05.07.2013)
Žádné.
Requirements to the exam - Czech
Last update: ROZ143 (29.04.2011)
Na konci semestru studenti skládají písemnou zkoušku.
Syllabus -
--- Czech English
Last update: ROZ143 (29.04.2011)
1. Introduction. Existind nuclotide and protein databases.
2. Dynamic programming.
3. DNA and RNA sequence similarity.
4. Protein sequence similarity.
5. DNA motif search.
6. Multiple sequence similarity.
7. Phylogenetic trees.
8. Effective similarity search in DNA, RNA and protein sequence databases.
9. RNA structure similarity algorithms.
10. Mass spectrometry algorithms.
11. Protein structure similarity algorithms I.
12. Protein structure similarity algorithms II.
13. RNA structure prediction.
14. Protein structure prediction.
Last update: HOKSZAD (19.11.2012)
1. Úvod. Existující nukleotidové a proteinové databáze.
2. Dynamické programování.
3. Sekvenční podobnost DNA a RNA.
4. Sekvenční podobnost proteinů.
5. Vyhledávání motivů v DNA.
6. Vícenásobná sekvenční podobnost.
7. Fylogenetické stromy.
8. Efektivní vyhledávání v databázích DNA, RNA a proteinových sekvencí.
9. Algoritmy pro hmotnostní spektrometrii.
10. Algoritmy pro podobnost proteinových struktur I.
11. Algoritmy pro podobnost proteinových struktur II.
12. Algoritmy pro podobnost RNA struktur.
13. Predikce RNA struktury.
14. Predikce proteinové struktury.
Registration requirements -
--- Czech English
Last update: TAJ143 (02.07.2013)
none
Last update: TAJ143 (11.12.2012)
žádné
Teaching methods
Activity
Credits
Hours
Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi
1.5
42
Příprava na zkoušku a její absolvování
0.5
14
2 / 3
56 / 84
Coursework assessment
Form
Significance
Oral examination
100