Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)

Sylabus przedmiotu Bioinformatyka:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki przyrodnicze
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Bioinformatyka
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 1,00,29zaliczenie
wykładyW2 10 1,00,42egzamin
ćwiczenia audytoryjneA2 10 1,00,29zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu matematyki, biofizyki, biochemii

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
C-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
C-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Programowanie w języku Python2
T-A-2Analiza danych mikromacierzowych.2
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej.2
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej.2
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce.2
10
laboratoria
T-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed2
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.3
T-L-3Pobieranie danych z biologicznych baz danych. Bazy NCBI. System Entrez4
T-L-4Projektowanie starterów do PCR. Analiza miejsc restrykcyjnych. Programy Primer3, NebCutter2
T-L-5Wprowadzenie do języka Python2
T-L-6Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST2
T-L-7Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych2
T-L-8Wprowadzenie do programu R2
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych4
T-L-10Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega4
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek2
T-L-12Wizualizacja makromolekuł1
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych.2
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych.2
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów.2
T-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka.2
T-W-5Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział studenta w ćwiczeniach audytoryjnych10
A-A-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie pisemne10
30
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach i zaliczenie30
30
wykłady
A-W-1Udział studenta w wykładach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów11
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
A-W-4Pisemne zaliczenie wykładów2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
S-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-C3_W01
Student opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
BL_2A_W05, BL_2A_W12, BL_2A_W15C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1M-1, M-2S-1
BL_2A_BLM-S-C3_W02
Student charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, podstawowe zasady programowania w języku Python, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
BL_2A_W05, BL_2A_W12C-1, C-2T-A-2, T-A-4, T-A-1, T-A-3, T-A-5, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-C3_U01
Student potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
BL_2A_U07C-3T-L-1, T-L-3, T-L-5, T-L-2M-3S-3
BL_2A_BLM-S-C3_U02
Student potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych oraz dokonywać analizy składniowej rekordów baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
BL_2A_U07C-3T-L-7, T-L-10, T-L-6M-3S-3, S-4
BL_2A_BLM-S-C3_U03
Student stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji oraz przyrównywania struktur białek
BL_2A_U07C-3T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-12M-3S-4

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BL_2A_BLM-S-C3_K01
Student wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności
BL_2A_K01C-3T-L-7, T-L-8, T-L-1, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-10, T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-L-6M-1, M-2, M-3S-3, S-4
BL_2A_BLM-S-C3_K02
Student jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości
BL_2A_K03C-3T-L-1, T-L-2, T-W-2, T-W-1M-1, M-2, M-3S-3
BL_2A_BLM-S-C3_K03
Student jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie
BL_2A_K05C-3T-L-7, T-L-8, T-L-1, T-L-9, T-L-11, T-L-12, T-L-10, T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-L-6M-3S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLM-S-C3_W01
Student opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
2,0
3,0Student wymienia wybrane biologiczne bazy danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, krótko charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-C3_W02
Student charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, podstawowe zasady programowania w języku Python, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
2,0
3,0Student wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy, etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, krótko charakteryzuje strukturę drzewa filogenetycznego, najważniejsze metody budowy i oceny jakości drzew filogenetycznych, wymienia i krótko opisuje podstawowe typy danych w Pythonie oraz algorytmy przewidywania struktury drugorzędowej białek, określa, czym jest elektroforeza dwukierunkowa, wymienia metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BL_2A_BLM-S-C3_U01
Student potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
2,0
3,0Student korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia Pythona
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-C3_U02
Student potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych oraz dokonywać analizy składniowej rekordów baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
2,0
3,0Student stosuje podstawowe polecenia Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne i je zinterpretować
3,5
4,0
4,5
5,0
BL_2A_BLM-S-C3_U03
Student stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji oraz przyrównywania struktur białek
2,0
3,0Student stosuje podstawowe polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty w języku R, przeprowadzić wstępną obróbkę danych z mikromacierzy, identyfikować geny o zróżnicowanej ekspresji stosując odpowiednie metody statystyczne, tworzyć heatmapy i je interpretować
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Xiong J., Podstawy bioinformatyki, WUW, Warszawa, 2009
  2. Higgs P. G., Attwood T. K., Bioinformatyka i ewolucja molekularna, PWN, Warszawa, 2008
  3. Baxervanis A. D., Ouellette B. F. F. (red.), Bioinformatyka. Podręcznik do analizy genów i białek, PWN, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Hall B. G., Łatwe drzewa filogenetyczne. Poradnik użytkownika, WUW, Warszawa, 2008
  2. Westhead D. R., Parish J. H., Twyman R. M., Bioinformatics. Instant Notes, Taylor & Francis, London & New York, 2002

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Programowanie w języku Python2
T-A-2Analiza danych mikromacierzowych.2
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej.2
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej.2
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce.2
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed2
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.3
T-L-3Pobieranie danych z biologicznych baz danych. Bazy NCBI. System Entrez4
T-L-4Projektowanie starterów do PCR. Analiza miejsc restrykcyjnych. Programy Primer3, NebCutter2
T-L-5Wprowadzenie do języka Python2
T-L-6Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST2
T-L-7Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych2
T-L-8Wprowadzenie do programu R2
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych4
T-L-10Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega4
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek2
T-L-12Wizualizacja makromolekuł1
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych.2
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych.2
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów.2
T-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka.2
T-W-5Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych.2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział studenta w ćwiczeniach audytoryjnych10
A-A-2Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych10
A-A-3Przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie pisemne10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach i zaliczenie30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studenta w wykładach10
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów11
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
A-W-4Pisemne zaliczenie wykładów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_W01Student opisuje wybrane biologiczne bazy danych oraz podstawowe formaty zapisu danych, wyjaśnia zasady dopasowywania sekwencji, charakteryzuje rodzaje map genomowych oraz metody sekwencjonowania, składania, opisywania i porównywania genomów, wymienia najważniejsze programy komputerowe wspomagające ww. procesy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
BL_2A_W15ma ogólną, a w niektórych obszarach pogłębioną wiedzę na temat metodologii zdobywania informacji o organizmach żywych i środowisku przyrodniczym na różnych stopniach organizacji
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
Treści programoweT-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych.
T-W-3Analiza sekwencji genomów, porównywanie genomów.
T-W-4Przyrównywanie wielu sekwencji. Filogenetyka.
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wymienia wybrane biologiczne bazy danych, definiuje pojęcie dopasowania sekwencji, wymienia podstawowe programy do przeszukiwania baz danych sekwencji, opisuje rodzaje map genomowych, metody sekwencjonowania genomów, etapy składania sekwencji genomowych oraz adnotacji genomów, krótko charakteryzuje zadania genomiki porównawczej
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_W02Student charakteryzuje podstawowe typy mikromacierzy, ich zastosowania oraz etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, charakteryzuje metody tworzenia oraz oceny drzew filogenetycznych, podstawowe zasady programowania w języku Python, opisuje zasady przewidywania struktury drugorzędowej białek, charakteryzuje zasady analizy danych z elektroforezy dwukierunkowej oraz metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce, wymienia podstawowe programy stosowane w ww. analizach
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_W05posiada zaawansowaną wiedzę na temat możliwości wykorzystania metod obliczeniowych i informatycznych do modelowania zjawisk i procesów zachodzących na wszystkich poziomach hierarchicznej organizacji biologicznej
BL_2A_W12ma zaawansowaną wiedzę na w zakresie funkcjonowania, ewolucji i analizy, w tym bioinformatycznej, genów i genomów, dziedziczenia genowego i pozagenowego oraz odpowiedzi genomu na czynniki występujące w środowisku
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z wybranymi biologicznymi bazami danych, zasadami dopasowywania sekwencji, zagadnieniami genomiki strukturalnej oraz filogenetyki
C-2Zapoznanie z językiem Python, zasadami analizy danych z mikromacierzy oraz elektroforezy dwukierunkowej, zasadami przewidywania struktury białek oraz wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w bioinformatyce
Treści programoweT-A-2Analiza danych mikromacierzowych.
T-A-4Analiza danych z elektroforezy dwukierunkowej.
T-A-1Programowanie w języku Python
T-A-3Wybrane zagadnienia bioinformatyki strukturalnej.
T-A-5Sztuczna inteligencja w bioinformatyce.
T-W-5Metody budowy i oceny drzew filogenetycznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne audytoriów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wymienia podstawowe rodzaje mikromacierzy, etapy analizy danych z mikromacierzy DNA, definiuje pojęcie filogenetyki molekularnej, krótko charakteryzuje strukturę drzewa filogenetycznego, najważniejsze metody budowy i oceny jakości drzew filogenetycznych, wymienia i krótko opisuje podstawowe typy danych w Pythonie oraz algorytmy przewidywania struktury drugorzędowej białek, określa, czym jest elektroforeza dwukierunkowa, wymienia metody uczenia maszynowego stosowane w bioinformatyce
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_U01Student potrafi wyszukać potrzebną informację w odpowiedniej biologicznej bazie danych, poprawnie interpretuje informacje zawartą w rekordach baz danych, sprawnie posługuje się podstawowymi programami do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia języka Python
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed
T-L-3Pobieranie danych z biologicznych baz danych. Bazy NCBI. System Entrez
T-L-5Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student korzysta z podstawowych narzędzi dostępnych przy przeszukiwaniu wybranych biologicznych baz danych, interpretuje informację zawartą w rekordzie GenBank, korzysta z podstawowych opcji programów do analizy sekwencji biologicznych, stosuje podstawowe polecenia Pythona
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_U02Student potrafi pobierać dane z biologicznych baz danych oraz dokonywać analizy składniowej rekordów baz danych, tworzyć proste programy do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, wyszukać sekwencje podobne w bazach danych oraz dokonać dopasowania wielu sekwencji, utworzyć drzewo filogenetyczne na podstawie odpowiednio dobranych sekwencji i je zinterpretować
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-7Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych
T-L-10Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega
T-L-6Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student stosuje podstawowe polecenia Biopythona przy tworzeniu prostych skryptów do analizy sekwencji kwasów nukleinowych, korzysta z podstawowych opcji programów BLAST i Clustal przy przeszukiwaniu baz danych i dopasowywaniu wielu sekwencji, potrafi utworzyć drzewo filogenetyczne i je zinterpretować
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_U03Student stosuje podstawowe polecenia języka programowania R, wykorzystuje pakiet Bioconductor do przeprowadzenia wstępnej obróbki danych z mikromacierzy oraz do oceny jakości wyników eksperymentu mikromacierzowego, identyfikuje geny o zróżnicowanej ekspresji, tworzy heatmapy i je interpretuje, posługuje się programami do wizualizacji oraz przyrównywania struktur białek
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_U07ma pogłębioną wiedzę bioinformatyczną i posiada umiejętność jej stosowania w pracy biologa, posługuje się metodami statystyki matematycznej w analizie danych doświadczalnych i obserwacji biologicznych;
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-8Wprowadzenie do programu R
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student stosuje podstawowe polecenia języka R, potrafi importować/eksportować dane, tworzyć skrypty w języku R, przeprowadzić wstępną obróbkę danych z mikromacierzy, identyfikować geny o zróżnicowanej ekspresji stosując odpowiednie metody statystyczne, tworzyć heatmapy i je interpretować
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_K01Student wykorzystuje narzędzia bioinformatyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K01wykazuje zrozumienie i przekonanie o poznawalności procesów i zjawisk biologicznych zachodzących w świecie żywych organizmów; w interpretowaniu procesów i zjawisk biologicznych wykorzystuje podejście naukowe
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-7Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych
T-L-8Wprowadzenie do programu R
T-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-10Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega
T-L-3Pobieranie danych z biologicznych baz danych. Bazy NCBI. System Entrez
T-L-5Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.
T-L-6Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_K02Student jest świadom bogactwa informacji biologicznej dostępnej w internetowych bazach danych oraz wzrostu znaczenia narzędzi bioinformatycznych w przyszłości
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K03rozumie potrzebę ukierunkowanego rozwijania własnej aktywności poznawczej i kompetencji zawodowych; wykazuje samodzielność poznawczą w oparciu o różne naukowe źródła informacji
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.
T-W-2Przyrównywanie par sekwencji i przeszukiwanie baz danych.
T-W-1Wprowadzenie do przedmiotu. Wybrane biologiczne bazy danych. Formaty danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia teoretyczne
M-2Prezentacje multimedialne przy użyciu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBL_2A_BLM-S-C3_K03Student jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej w oparciu o dostarczone materiały dydaktyczne i źródła informacji dostępne w Internecie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBL_2A_K05wykazuje zdyscyplinowanie w pracy indywidualnej oraz aktywnie uczestniczy w pracy grupowej; samodzielnie i kreatywnie potrafi planować, organizować i realizować działania własne oraz zespołowe
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności wyszukiwania informacji w biologicznych bazach danych oraz wykorzystania dostępnych narzędzi bioinformatycznych do analizy danych dotyczących makrocząsteczek biologicznych
Treści programoweT-L-7Wykorzystanie Biopythona w analizie sekwencji biologicznych
T-L-8Wprowadzenie do programu R
T-L-1Biologiczne literaturowe bazy danych. PubMed
T-L-9Analiza danych mikromacierzowych w programie R oraz innych programach komputerowych
T-L-11Przyrównywanie strukturalne białek
T-L-12Wizualizacja makromolekuł
T-L-10Przyrównywanie wielu sekwencji. Tworzenie drzew filogenetycznych. Program Mega
T-L-3Pobieranie danych z biologicznych baz danych. Bazy NCBI. System Entrez
T-L-5Wprowadzenie do języka Python
T-L-2Bazy danych sekwencji nukleotydowych i białek. GenBank, GenPept.
T-L-6Przeszukiwanie baz danych sekwencji nukleotydowych i białek. BLAST
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 1-7
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych 8-15