Analyse av biologiske sekvensar og strukturar
³¢Ã¥²µ²¹°ù±ð²µ°ù²¹»å²õ±ð³¾²Ô±ð
- Studiepoeng
- 10
- Undervisningssemester Haust
- Emnekode
- BINF200
- Talet på semester
- 1
- ±«²Ô»å±ð°ù±¹¾±²õ²Ô¾±²Ô²µ²õ²õ±è°ùÃ¥°ì
- Engelsk.Norsk om kun norskspråklege deltek
- Ressursar
Emnebeskrivelse
MÃ¥l og innhold
Emnet fokuserer på forståing og implementering av metodar for å analysere biologiske sekvensar, utover parvis samanstilling, og for prediksjon og analyse av RNA- og protein-struktur. Sekvens-baserte metodar inkluderer multippel sekvens-samanstilling, rekonstruksjon av fylogenetiske trær og deteksjon av sekvens-motiv, bruk av skjulte Markov-modeller i sekvens-analyse og gen-prediksjon. Struktur-baserte metodar inkluderer prediksjon av sekundær-struktur i RNA og i proteiner og samanstilling av RNA- og protein-strukturer. Emnet fokuserer på algoritmar og metodar, men innehelder også praktiske anvendelser og relevante verktøy og databaser.
³¢Ã¦°ù¾±²Ô²µ²õ³Ü³Ù²ú²â³Ù³Ù±ð
Studenten skal ved avslutta emne ha følgjande læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse:
Kunnskapar
Studenten
- skal forstå og vere i stand til å implementere algoritmar for å samanstille eit sett med biologiske sekvensar
- skal forstå og vere i stand til å implementere metodar for rekonstruksjon av fylogenetiske trær
- skal forstå og vere i stand til å implementere metodar for oppdaging og deteksjon av motiver i biologiske sekvensar
- skal forstå og vere i stand til å bruke skjulte Markov-modeller for å analysere biologiske sekvensar
- skal forstå hoved-tilnærmingene til gen-prediksjon og vere i stand til å implementere og bruke eit utval av konkrete algoritmar for det same
- skal forstå representasjonar og format for skildring av RNA- og protein-strukturar
- skal forstå hovedtilnærming til prediksjon av sekundær-strukturar i RNA og protein og vere i stand til å implementere og bruke utvalt algoritmar for det same
- skal forstår Bayesian rammeverk og sannsyn i biologisk dataanalyse
Ferdigheiter
Studenten
- kan velja og bruka passande verktøy på reelle biologiske data og tolke resulterande ut-data
- kan implementere og tilpasse algoritmar for å analysere sekvensar og for å predikere og samanlikne strukturar
Generell kompetanse
Studenten
- kan arbeide i grupper for å adressera biologiske spørsmål ved bruk av datamaskin
Fulltid/deltid
Fulltid
Studiepoeng, omfang
10
Studienivå (studiesyklus)
Bachelor
Undervisningssemester
Haust.
Krav til forkunnskaper
Anbefalte forkunnskaper
BINF100 eller tilsvarande bakgrunn i bioinformatikk og molekylærbiologi. Vere i stand til å implementere enkle algoritmar i eit programmeringsspråk ein veljar sjølv. Ein grunnleggande forståing av algoritmar og effektiviteten deira er naudsynt. Eit emne i grunnleggande statistikk er sterkt anbefalt.
Studiepoengsreduksjon
INF281: 5 studiepoeng
Krav til studierett
For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Fakultet for naturvitskap og teknologi
Arbeids- og undervisningsformer
Undervisninga gis i form av førelesningar og studentøvingar
Førelesningar, 4 timar per uke
Studentøvingar, 2 timar per uke
Obligatorisk undervisningsaktivitet
Godkjent obligatorisk aktivitet er gyldig i 1 påfølgande semester etter godkjenninga
Vurderingsformer
Mappevurdering. Mappa består av 30% innleveringar og 70% skriftleg skuleeksamen (3 timar). Både innleveringar og eksamen må vera bestått.
Karakterskala
Karakterskalaen A-F blir nytta.
Vurderingssemester
Det er ordinær eksamen kvart semester. I semesteret utan undervisning er eksamen tidleg i semesteret.
Litteraturliste
Litteraturlista vil vere klar innan 01.07. for haustsemesteret og 01.12. for vårsemesteret.
Emneevaluering
Studentane skal evaluere undervisninga i trÃ¥d med ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´ og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.
Hjelpemiddel til eksamen
Enkel kalkulator tillatt, i samsvar med modeller angitt i fakultetets regler
Programansvarlig
Programstyret har ansvar for fagleg innhald og oppbygging av studiet og for kvaliteten på studieprogrammet og alle emna der.
Emneansvarlig
Emneansvarleg og administrativ kontaktperson finn du pÃ¥ Mitt ºÚÁϳԹÏ×ÊÔ´, kontakt eventuelt studieveileder@ii.uib.no
Administrativt ansvarlig
Fakultet for naturvitskap og teknologi v/ Institutt for informatikk har det administrative ansvaret for emnet og studieprogrammet.