Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Bioinformatički algoritmi (17.BMIM1C)

Matične organizacione jedinice predmeta: Departman za energetiku, elektroniku i telekomunikacije
Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Elektronika
Multidisciplinarna Ne
ESPB 6
Cilj:

Uvod u bioinformatiku (Bioinformatics) i računarsku biologiju (Computational biology). Upoznavanje sa osnovnim grafovskim, kombinatornim i algoritamskim konceptima, potrebnim za razumevanje problema u bioinformatici i računarskoj biologiji. Algoritmi za rešavanje problema od interesa u oblasti.

Ishod:

Student će umeti da definiše osnovne koncepte, identifikuje i opiše probleme u oblastima bioinformatike i računarske biologije. Umeće da opiše i analizira algoritamske postupke za njihovo rešavanje i implementira ih u softverskom okruženju. Osposobiće se da koristi i kombinuje algoritme u tokove obrade podataka i analizira njihove rezultate.

Sadržaj:

Osnovni pojmovi iz teorije grafova i teorije algoritama i računske složenosti. Osnovne algoritmske tehnike: iscrpno traženje (Exhaustive search), “gramzivi” algoritmi (Greedy algorithms), dinamičko programiranje (Dynamic programming), “podeli pa vladaj” algoritmi (Divide-and-conquer algorithms). Algoritmi za rešavanje problema u bioinformatici i računarskoj biologiji: egzaktno i približno poređenje stringova (Exact/inexact string matching); konstruisanje sufiksnih stabala (Suffix trees); određivanje razlike (udaljenosti) između stringova (Edit distance); nalaženje maksimalnih zajedničkih podstringova i minimalnih nadstringova (Longest common substring, shortest common superstring); mapiranje i određivanje redosleda sekvenci nukleotida u DNK (DNA mapping and sequencing); globalno i lokalno poravnavanje sekvenci (Global and local sequence alignment); poravnavanje blokova sekvenci DNK (Block alignement); nalaženje motiva/obrasca (Motif finding); nalaženje ponovljenih sekvenci (Repeat finding); predviđanje mesta gena u genomu (Gene prediction); utvrđivanje promene redosleda gena u genomu (Genome rearrangements); sekvencionisanje i identifikacija proteina (Protein sequencing and identification); poređenje više stringova istovremeno (Multiple string comparison); Analiza podataka u bioinformatici i računarskoj biologiji. DNK nizovi i mikronizovi (DNA arrays and microarrays); određivanje evolutivnih stabala i filogeneza (Evolutionary trees and phylogeny); hijerarhijsko i k-means grupisanje (Hierarchical and k-means clustering); analiza ekspresivnosti gena (Gene expression analysis); predstavljanje složenih grafovskih/mrežnih struktura (Complex graph/networks layout).

Metodologija izvođenja nastave:

Predavanja. Auditorne vežbe. Računarske vežbe. Konsultacije.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison Biological Sequence Analysis 1998 Cambridge University Press Engleski
Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner An Introduction to Bioinformatic Algorithms 2004 MIT Press Engleski
Gusfield, D. Algorithms on Strings, Trees, and Sequences 1997 Cambridge University Press, Cambridge Engleski
Hans-Joachim Böckenhauer, Dirk Bongartz Algorithmic Aspects of Bioinformatics 2007 Springer Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Odbranjene laboratorijske vežbe Da Da 40.00
Predmetni projekat Da Da 30.00
Usmeni deo ispita Ne Da 30.00
Izvođači nastave:
Auditorne vežbe
Predavanja
Predavanja
Laboratorijske vežbe