Technologie w skali genomowej 2 1000-719bTG2
1. Sekwencjonowanie nowej generacji:
- różne techniki sekwencjonowania i ich dane wyjściowe,
- zastosowania: sekwencjonowanie znanych genomów i ich wyselekcjonowanych próbek (transkryptomy, egzomy, immunoprecypitacja), sekwencjonowanie "de novo", sekwencjonowanie "metagenomów",
- projektowanie eksperymentów i kontrola jakości wyników.
2. Problemy algorytmiczne i ich typowe rozwiązania:
- asemblacja sekwencji na podstawie krótkich odczytów (m.in. zastosowania grafów de Bruijna),
- odwzorowanie sekwencji na genomy (m.in. transformata Burrows'a-Wheeler'a i indeks Ferraginy-Manzini'ego),
- wykrywanie i reprezentacja osobniczych różnic w genomach (analiza pojedynczych mutacji oraz zaburzeń liczby kopii w różnego rodzaju danych genomowych)..
3. Problemy związane z szacowaniem różnic pomiędzy eksperymentami:
- różnicowa analiza ekspresji genów w RNA-seq,
- wykrywanie microRNA i long-non-coding-RNA w danych z sekwencjonowania.
Rodzaj przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
- znajomość typowych technik całogenomowych nowej generacji
- znajomość podstawowych rozkładów statystycznych opisujących nowoczesne pomiary na skalę genomową i algorytmów do ich analizy
Umiejętności:
- umiejętność wyboru właściwej techniki do zastosowania w danym problemie biologicznym.
- umiejętność właściwiego zaprojektowania eksperymentów z wykorzystaniem technologii wielkoskalowych genomicznych i proteomicznych oraz analiza otrzymanych danych (K_U15)
- umiejętność wyboru modelu statystycznego do reprezentacji wyniku eksperymentu
- umiejętność implementacji wybranych algorytmów do analizy danych z sekwencjonowania nowej generacji
Kompetencje:
- zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej (K_K01)
- rozumie konieczność systematycznej pracy nad projektami informatycznymi (K_K02)
Kryteria oceniania
Podczas laboratorium, studenci będą pracować (indywidualnie lub w zespołach 2-3 osobowych) nad projektami zaliczeniowymi związanymi z analizą danych z sekwencjonowania. Ocena końcowa jest pochodną oceny z projektu i (opcjonalnego) egzaminu ustnego.
Zaliczenie przedmiotu przez doktoranta wymaga wykonania projektów indywidualnie.
Literatura
"Large-scale genome sequence processing" M. Kasahara i S. Morishita, Imperial College Press, 2006
"Bioinformatics for High Throughput Sequencing" N. Rodríguez-Ezpeleta, M. Hackenberg i A.M. Aransay, Springer, 2012
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: