Předmět: Základy bioinformatiky

« Zpět
Název předmětu Základy bioinformatiky
Kód předmětu KBC/ZBINF
Organizační forma výuky Přednáška + Seminář
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia 2
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština, Angličtina
Statut předmětu Povinný, Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Šebela Marek, prof. Mgr. Dr.
  • Raus Martin, Mgr. Ph.D.
  • Škrabišová Mária, Mgr. Ph.D.
Obsah předmětu
1) Úvod do bioinformatiky a inform. zdrojů: Definice bioinf.; historické a vědecké souvislosti vývoje bioinf.; problematika studovaná a řešená pomocí nástrojů bioinf.; druhy databází (primární vs. sekundární; formáty databáz. dat); vysvětlení vztahu mezi DNA, RNA a proteiny; vysvětlení významu struktur. podobnosti a homologie; získávání relevant. informací o genomech a proteomech; odborná lit. z oblasti bioinf.; zdroje inf. v databázi PubMed 2) Práce s nukleotid. a aminokyselin. sekvencemi : Struktura genů a genomů; rozdíly mezi prokaryont. a eukaryont. geny; získání inf. o daném genu; interpretace záznamu v GenBank; analýza celých genomů; nalezení chyb v sekvenci DNA; analýza DNA sekvencí (stanovení obsahu GC, hledání kodonů, vnitřní repetice); hledání ORF, exonů a intronů; sestavování fragmentů sekvencí; interpretace záznamu v databázi Swiss-Prot; popis primární struktury proteinu; databáze protein. struktur a obsažené informace; predikce fyz.-chem. vlastnosti proteinu ze sekvence; analýza primární struktury proteinu; popis sekund. struktury proteinu; nalezení známých domén daného proteinu 3) Porovnávání sekvencí a vyhledávání na základě podobnosti ("similarity search"): Význam sekvenční homologie; interpretace výsledků vyhledávání BLAST; interpretace střední hodnoty (e, "expectation value"); použití aplikace BLASTP pro porovnávání protein. sekvencí; použití BLASTn pro porovnávání sekvencí DNA; nastavení parametrů BLAST pro efekt. porovnávání; použití PSI-BLAST k nalezení příbuzných protein. sekvencí; konstrukce a interpretace "dot plots" pro porovnání sekvencí; algoritmy pro seřazování sekvencí; použití online nástrojů pro lokální a globální alignment protein. sekvencí; získávání vhodných sekvencí pro vícenásob. seřazení sekvencí (MSA, "multiple sequence alignments"); použití online nástrojů pro MSA; interpretace výsledků MSA; praktické použití MSA 4) Protein. struktury: Význam skládání ("folding") a trojrozm. struktury proteinů; predikce sekund. struktury proteinů; nalezení struktur. analogů protein. sekvence; získávání 3-D struktur z databáze PDB; instalace a konfigurování prohlížeče protein. struktur; prohlížení a manipulace s protein. strukturami na PC; popis struktur. elementů (alfa šroubovice, beta skládané listy, klubka); struktur. klasifikace proteinů pomocí online nástrojů 5) RNA struktury, SNP and haplotypy: Definice genomiky a popis bioinf. aplikací, které využívá; definování jednonukleotid. polymorfismů (SNP, "single nucleotide polymorphism") a popis jejich obecného rozšíření v lid. genomu; definování haplotypů a jejich význam pro bioinf. analýzu; vysvětlení aplikací analýzy SNP a haplotypů; získání a interpretace dat o SNP a haplotypech z prohlížeče genomu; popis sekundární struktury RNA; použití online nástrojů pro získání RNA sekvencí a struktur. predikce RNA; popis rozdílných typů RNA včetně miRNA; použití online nástrojů k nalezení elementů popisujících sekund. strukturu RNA; použití online nástrojů pro hledání miRNA v RNA sekvencích 6) Fylogenetika a srovnávací genomika: Definice fylogeneze a hledání fylogen. vztahů pomocí bioinform. nástrojů; seřazení sekvencí s použitím programu ClustalW; odhad vzdálenosti mezi sekvencemi; rozdíl mezi orthology, paralogy a xenology; konstrukce fylogenet. stromů s použitím programu ClustalW; popis algoritmů pro konstrukci fylogen. stromů (UPGMA, fitch, neighbor-joining); konstrukce stromů použitím program. balíku Phylip 7) Bioinf. v glykobiologii: Struktury sacharidů; databáze glykoenzymů; glykosylace proteinů; bioinf. analýza glykan. struktur; predikce protein. glykosylace; program Glycoworkbench; experiment. metody analýzy glykosylace proteinů; 3-D struktura komplex. sacharidů

Studijní aktivity a metody výuky
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
  • Příprava na zkoušku - 55 hodin za semestr
  • Účast na výuce - 26 hodin za semestr
Výstupy z učení
Předmět vysvětluje teoretické i praktické souvislosti bioinformatiky. Jsou zahrnuty biologické databáze, seřazování sekvencí ("alignment"), struktury genů a proteinů, predikce proteinové struktury, molekulární fylogenetika, genomika, proteomika a glykobiologie. Studenti získají praktické zkušenosti s nástroji bioinformatiky a budou rozvíjet dovednosti ve sběru a prezentaci bioinformatických dat, stejně jako základy programování ve skriptovacím jazyce.
Studenti získají základní znalosti o bioinformatice, tj. čím se zabývá, a budou seznámeni s bioinformatickými nástroji a jejich aplikováním.
Předpoklady
úspěšné absolvování předmětů prvních tří semestrů studijního plánu bakalářského studijního oboru Bioinformatika, zejména pak předmětů KMI/UDI a KBC/UBCH.
KBC/BCH
----- nebo -----
KBC/UBC
----- nebo -----
KBC/UBCH

Hodnoticí metody a kritéria
Písemná zkouška, Seminární práce

Přednáška je doplněna seminářem, kde se řeší úkoly pod dohledem vyučujícího, dále domácími úkoly a požadavkem na splnění samostatného bioinformatického projektu. Studenti musí na semináři úspěšně absolvovat i dva písemné zkušební testy (60% bodů).
Doporučená literatura
  • Baxevanis, A.D.; Bader, G.D.; Wishart, D.S. (Eds.). (2020). Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins. New York, USA.
  • Bourne, P.E.; Weissig, H. (2003). Structural Bioinformatics. Hoboken, NJ, USA.
  • Claverie, J.-M.; Notredame, C. (2007). Bioinformatics for Dummies. Hoboken.
  • Dandekar, T.; Kunz, M. (2023). Bioinformatics: An Introductory Textbook.
  • Gibas, C.; Jambeck, P. (2001). Developing Bioinformatics Computer Skills.
  • St. Clair, C.; Visick, J.E. (2015). Exploring Bioinformatics: A Project-Based Approach. Burlington, MA, USA.
  • von der Lieth, C.-W.; Lütteke, T.; Frank, M. (Eds.). Bioinformatics for Glycobiology and Glycomics: an Introduction. Chichester, UK. 2009.
  • Xiong, J. (2006). Essential Bioinformatics. Cambridge.
  • Zvelebil, M.; Baum, J.O. (2008). Understanding Bioinformatics. New York.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná informatika - specializace Vývoj software (2024) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Bioinformatika (2021) Kategorie: Informatické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Informatika - specializace Umělá inteligence (2020) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Biochemie (2022) Kategorie: Chemické obory 2 Doporučený ročník:2, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná informatika - specializace Počítačové systémy a technologie (2024) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Analytický biochemik (2024) Kategorie: Chemické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Informatika - specializace Obecná informatika (2020) Kategorie: Informatické obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Učitelství informatiky pro střední školy maior (2019) Kategorie: Pedagogika, učitelství a sociální péče 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Letní