Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Bioinformatika laboratórium

    A tantárgy angol neve: Bioinformatics Laboratory

    Adatlap utolsó módosítása: 2012. május 30.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki szak

    Mérnök Informatikus szak

    Szabadon választható tantárgy

     

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIAV06   0/0/2/f 2  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Antal Péter,
    4. A tantárgy előadója Antal Péter
    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Ajánlott: Valószínűségszámítás, Algoritmusok elmélete, Adatbázisok, Mesterséges intelligencia

     

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:
    -
    7. A tantárgy célkitűzése

    A bioinformatika területeinek, például a szekvenciaelemzéseknek, strukturális modellezésnek, rendszerbiológiának, klinikai genomikának, farmakogenomikának közös jellemzője a szoftvereszközök, web-szolgáltatások, illetve adat- és tudásbázisok sokasága. Az elméleti alapok, algoritmikus problémák megismerése mellett egyre nagyobb hangsúlyt kap az ipari alkalmazás és integráció. A tárgy alapvető eszközök használatát ismerteti, és arra ad lehetőséget, hogy a hallgatók már létező megoldásokról személyes tapasztalatot szerezzenek. A tárgy célkitűzése szerint ez mind akár a korábban megszerzett tudásnak az elmélyítését elősegítheti, vagy éppen a gyakorlattól kiindulva további elméleti ismeretek megszerzésére is sarkallhat.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    A laborfoglalkozásokon a következő témákhoz tartozó szoftvereszközök használata lesz bemutatva:

    1. Szekvenciaillesztés
    2. Motívumkeresés
    3. Filogenetika faépítés
    4. Újgenerációs szekvenálási adatok: genomösszeállítás
    5. Újgenerációs szekvenálási adatok: genetikai variánsok detekciója
    6. Génprioritizálás
    7. SNP prioritizálás, kísérlettervezés
    8. Genomikai adatok előkészítése, normalizációja
    9. Genetikai asszociációs elemzések
    10. Génexpressziós adatok elemzése
    11. Omikai adatok útvonal elemzése
    12. Oksági elemzés
    13. Diagnosztikai és döntéstámogató modellek építése
    14. Bioinformatikai nyelvek és munkafolyamatrendszerek
    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) számítógépes laboratórium
    10. Követelmények

    a.       A szorgalmi időszakban: laborgyakorlatonkénti számonkéréssel és teljesítéssel, amelyre a hallgatók jegyet kapnak. A jegyek átlaga határozza meg az évvégi osztályzatot.

    b.       A vizsgaidőszakban: -

    c.              Elővizsga: -

    Az évvégi osztályzatot a félév során kapott jegyek átlaga határozza meg.

    11. Pótlási lehetőségek

    Három alkalom pótlása lehetséges.

    12. Konzultációs lehetőségek

    Igény szerint.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
    Biological Sequence Analysis : Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids by Richard Durbin (Author), Sean R. Eddy (Author), Anders Krogh (Author), Graeme Mitchison (Author)

     

    Bioinformatics: The Machine Learning Approach, Second Edition (Adaptive Computation and Machine Learning) by Pierre Baldi, Soren Brunak

     

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra28
    Félévközi készülés órákra22
    Felkészülés zárthelyire
    Házi feladat elkészítése
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása10
    Vizsgafelkészülés
    Összesen60
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Antal Péter