We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Algorithms in Bioinformatics

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Delivered at:
Department of Informatics
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 3, 4 module

Instructor


Eliseev, Anton

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. В курсе будут рассмотрены базовые алгоритмы, необходимые для понимания современной биологии. Будут рассмотрены такие методы, как динамическое программирование и сетевой анализ, применимые к широкому кругу биологических задач (от поиска генов до построения филогенетического древа жизни). Процесс обучения будет построен на применении настоящих биоинформатических алгоритмов для анализа реальных генетических образцов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по алгоритмам, необходимым для успешного решения биоинформатических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • − знать и уметь применять основные биоинформатические алгоритмы для решения задач, связанных с анализом генов;
  • − иметь навыки (приобрести опыт) анализа поставленных биоинформатических задач и определения подхода к их решению.
  • − уметь применять алгоритм BLAST для поиска последовательностей в общедоступных базах генов;
  • − уметь реализовывать алгоритмы Нуссинов и Цукера предсказания вторичной структуры РНК;
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Задача выравнивания.
  • Поиск в базах. BLAST
  • HMM.
  • Множественное выравнивание.
  • Предсказание вторичной структуры РНК.
  • Предсказание генов.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Устный экзамен №1
    Устный экзамен проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета и дополнительные вопросы по материалам курса. Экзаменационный билет содержит два вопроса. На подготовку ответа выделяется 40 минут.
  • неблокирующий Домашнее задание №1
    Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на языке C++.
  • неблокирующий Домашнее задание №2
    Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на языке Python.
  • неблокирующий Домашнее задание №3
    Домашнее задание №3 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на языке Haskell.
  • блокирующий Устный экзамен №2
    Устный экзамен проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета и дополнительные вопросы по материалам курса. Экзаменационный билет содержит два вопроса. На подготовку ответа выделяется 40 минут.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.25 * Домашнее задание №1 + 0.5 * Устный экзамен №1 + 0.25 * Домашнее задание №2
  • 2022/2023 учебный год 4 модуль
    0.5 * Устный экзамен №2 + 0.5 * Домашнее задание №3
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Pevsner, J. (2015). Bioinformatics and Functional Genomics (Vol. Third edition). Chichester, West Sussex, UK: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1055003
  • Rocha, M., & Ferreira, P. G. (2018). Bioinformatics Algorithms : Design and Implementation in Python (Vol. First edition). London: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1572286

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Bioinformatics for Evolutionary Biologists: A Problems Approach. Haubold, B., Börsch-Haubold, A. Springer International Publishing, 2017. eBook ISBN 978-3-319-67395-0.
  • Bioinformatics. Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution / Jonathan M. Keith. Humana Press, 2017. eBook ISBN 978-1-4939-6622-6.

Авторы

  • Елисеев Антон Игоревич
  • Спицина Кристина Станиславовна