Algorytmy analizy danych genomicznych 1000-718ADG
1. Mapowanie odczytów z sekwencjonowania
◦ algorytmy wyszukiwania wzorca, indeksowanie tekstów
◦ wyszukiwanie przybliżonych wystąpień wzorca w oparciu o indeksy tekstów
◦ techniki wyszukiwania przybliżonych wystąpień wzorca o niskim podobieństwie
2. Wyznaczanie wariantów strukturalnych
◦ na podstawie odczytów z sekwencjonowania
◦ na podstawie danych z map optycznych
3. Przetwarzanie odczytów RNA-seq
◦ mapowanie odczytów a wyznaczanie spektrum k-merów
4. Analiza danych metagenomicznych
◦ klasyfikacja odczytów w oparciu o skład i o homologię
◦ dekonwolucja odczytów powiązanych (linked reads)
5. Asemblacja genomów de novo
◦ podejście Overlap-Layout-Consensus
◦ podejście przez grafy de Bruijna
◦ łączenie contigów i scaffolding
6. Pangenomika
◦ modele i metody konstrukcji pan-genomów
◦ analiza danych z sekwencjonowania w oparciu o pan-genomy
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
- znajomość technik algorytmicznych stosowanych w analizie sekwencji DNA (K_W06)
- znajomość metod analizy odczytów z wysokoprzepustowego sekwencjonowania DNA (K_W05)
Umiejętności:
- umiejętność wyboru właściwej techniki sekwencjonowania do zastosowania w danym problemie biologicznym (K_U04)
- umiejętność właściwiego zaprojektowania eksperymentów z wykorzystaniem wielkoskalowych technologii genomicznych oraz analizy otrzymanych danych (K_U05)
- umiejętność implementacji wybranych algorytmów do analizy danych z sekwencjonowania nowej generacji (K_U02)
Kompetencje:
- zna ograniczenia własnej wiedzy, potrafi sformułować pytania służące pogłębieniu zrozumienia rozważanego zagadnienia (K_K02)
- rozumie konieczność krytycznej analizy stworzonego przez siebie opracowania (K_K01)
Kryteria oceniania
Podczas laboratorium, studenci będą pracować (indywidualnie lub w zespołach 2-3 osobowych) nad projektami zaliczeniowymi. Ocena końcowa jest pochodną oceny z projektu i (opcjonalnego) egzaminu ustnego.
Literatura
V. Mäkinen, D. Belazzougui, F. Cunial, A. Tomescu, Genome-Scale Algorithm Design. Cambridge University Press 2015.
X. Wang, Next-Generation Sequencing Data Analysis, CRC Press 2016.
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: