Bioinformatika (MSc)

 

Letölthető előadásjegyzet (diasorozat):

1. Genetika

2. Molekuláris biológia

3. Algoritmusok és komplexitás

4. Keresőalgoritmusok

5. Mohó algoritmusok

6. Dinamikus programozás

7. Divide and conquer algoritmusok

8. Gráfalgoritmusok

9 Kombinatorikus illesztés

10. Klaszterezés és fák

11. Rejtett Markov mezők

12. Véletlen algoritmusok

 

BLAST_BWA_BFAST

Bowtie_SHRIMP

Szekvenciaadatok_meghatározása

 

Tematika:

 

1.      Tájékoztatás
A félévi tematika rövid áttekintése, a számonkérés menetének megbeszélése. A bioinformatika története. A bioinformatika tárgya, alkalmazási területei.

2.      Genetikai alapok
A genetikai örökítőanyag (DNS), kromoszóma felépítése. Főbb RNS típusok. Replikáció, transzkripció, transzláció. Gén, génexpresszió. Fehérjék, fehérjék szerkezetének felépítése.

3.      Algoritmusok és komplexitás

4.      Keresőalgoritmusok (exhaustive search)

5.      Mohó algoritmusok

6.      Dinamikus programozási algoritmusok

7.      Oszd meg és uralkodj (Divide and conquer) algoritmusok

8.      Gráfalgoritmusok

9.      Kombinatorikus mintaillesztés

10.  Klaszterezés és fák

11.  Rejtett Markov-mezők

12.  Véletlen algoritmusok

13.  Számonkérés

 

Tantárgyi sillabusz

 

Irodalom:

ˇ        Neil C. Jones, A. Pavel, A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, 2004. http://bix.ucsd.edu/bioalgorithms/

ˇ        T.K. Attwood, D.J. Parry−Smith: Introduction to bioinformatics. Addison−Wesley Longman 1999.

ˇ        A.D. Baxevanis, B.F.F. Oulette: Bioinformatics. A practical guide to the analysis of genes and proteins. John Wiley Sons 1998.

ˇ        D. Mount: Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor, 2001.

ˇ        G.R. Grant, W.J. Ewens: Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction,  Springer-Verlag, 2005.

ˇ        P. Baldi, S. Brunak, S. Brunak: Bioinformatics: The Machine Learning Approach, Second Edition (Adaptive Computation and Machine Learning), MIT Press, 1998.

ˇ        S. Letovsky: Bioinformatics: Databases and Systems, Springer-Verlag, 1999.

ˇ        L.J. Heyer, A.M. Campbell, Genomika, proteomika, bioinformatika - CD-ROM melléklettel, Medicina (Budapest) kiadó (magyar nyelvű), 2004.

 

Követelmények

 

Vizsgakövetelmények:

Szakmai cikk választása (4 oldalas konferenciacikk, kiselőadás a cikkből, Implementáció: választott cikk feldolgozása).

Teljesítmény alapján jegymegajánlás vagy vizsga.

 

Tételsor

 

1.      A genetikai örökítőanyag (DNS), kromoszóma felépítése. Főbb RNS típusok. Replikáció, transzkripció, transzláció. Gén, génexpresszió. Fehérjék, fehérjék szerkezetének felépítése.

2.      Algoritmusok és komplexitás

3.      Keresőalgoritmusok (exhaustive search)

4.      Mohó algoritmusok

5.      Dinamikus programozási algoritmusok

6.      Oszd meg és uralkodj (Divide and conquer) algoritmusok

7.      Gráfalgoritmusok

8.      Kombinatorikus mintaillesztés

9.      Klaszterezés és fák

10.  Rejtett Markov-mezők

1.      Véletlen algoritmusok