Bioinformatika (BBK3017)

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Šis dalykas skirtas suteikti teorinių ir praktinių žinių apie bioinformatikos taikymą molekuliniuose gyvybės moksluose. Išklausę šį kursą studentai gebės naudotis biologinių duomenų paieškos sistemomis ir duomenų bazėmis, taikyti biomakromolekulių sekų gretinimo metodus, atlikti filogenetinę analizę, duomenų analizę proteominiuose, baltymų struktūrinės analizės ir kituose visuminės biologinių sistemų analizės tyrimuose, susipažins su duomenų bazėmis,s susijusiomis su ligomis.

Dalyko anotacija užsienio kalba

Students will develop a knowledge and practice about application of bioinformatics’ tools in molecular life sciences. They will be able to: use biological data search systems and data bases, to use biomacromolecular sequence alignment methods, to perform phylogenetic analysis, to analyze data in protein structural analysis, proteomic and other “-omic” studies. Student will get a knowledge of disease-related data bases.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Studentas turi būti išklausęs bendrosios biochemijos I, tikimybių teorijos ir biostatistikos kursus.

Dalyko studijų rezultatai

1. Gebėjimas naudoti sąvokas, terminologiją ir skaičiavimus, svarbius molekulinių gyvybės mokslų tyrimuose, išvystytas sisteminis požiūris ir gebėjimas spręsti realius biocheminės analizės uždavinius.
2. Žinios ir supratimas apie metodų galimybes, įgyti laboratoriniai įgūdžiai, susiję su kompiuterine duomenų analize.
3. Gebėjimas parinkti tinkamą bioinformatikos įrankį duotajai problemai spręsti.
4. Gebėjimas naudotis biologinių duomenų bazėmis.
5. Gebėjimas pristatyti analizinio uždavinio sprendimus, trumpai, sistemiškai ir profesionaliai rašyti laboratorines ataskaitas, kritiškai vertinti eksperimentinius duomenis.

Dalyko turinys

1. Pagrindiniai bioinformatikos apibrėžimai ir samprata. Bioinformatikos ryšys su molekuliniais gyvybės mokslais. Bioinformatikos mokslo objektai ir praktinis taikymas. Internetinės paieškos sistemos ir paieškos sintaksės.
2. Duomenų bazės ir informacija. Bendri duomenų bazių principai. Informacija ir jos redukcija. Biomakromolekulių sekos ir sekų gretinimai. Baltymų struktūros ir biologinės funkcijos prognozavimas, remiantis sekomis.
3. NCBI (National Center for Biotechnology Information). NCBI internetinis portalas ir duomenų bazės (PubMed, Entrez, BAST, OMIM, Books, Taxonomy, Structure). Informacijos paieška skirtingose duomenų bazėse NCBI portale.
4. Porinis sekų gretinimas. Gretinio konstravimas: trūkiai, baudos, įverčių skaičiavimo sistemos. Globalus ir lokalus gretinimas. Taškinių brėžinių konstravimas. Statistinis gretinio patikimumas. Pakeitimų matricos.
5. Lokalaus gretinimo įrankis BLAST. Paieškos etapai, parametrai ir strategijos. Paieškos statistiniai įverčiai (E ir p vertės, įverčiai).
6. Specializuota BLAST paieška. Silpnai susijusių baltymų paieška (PSI-BLAST ir PHI-BLAST). Į BLAST panašių bioinformatikos įrankių naudojimas (Pattern hunter, BLASTZ, BLAT, Mega BLAST). BLAST naudojimas genų aptikimui.
7. Daugybinis sekų gretinimas. Pagrindiniai daugybinio gretinimo metodai. Daugybinio gretinimo duomenų bazės (Pfam, konservatyvių domenų duomenų bazė, PopSet). Duomenų bazių rankinis ar automatinis valdymas.
8. Evoliucija ir molekulinė filogenija. Morfologiniai rūšių filogeniniai medžiai prieš genų/baltymų filogeninius medžius. DNR, RNR ir baltymų sekomis paremti filogeniniai medžiai. Filogenetinės analizės etapai.
9. Bioinformatikos įrankiai RNR analizei. RNR rūšys ir Rfam duomenų bazė. Genų ekspresijos interpretavimas (iRNR ir kDNR). Mikrogardelės.
10. Genų ekspresija: mikrogardelių duomenų analizė. Duomenų analizės programiniai paketai, brėžiniai, normalizacija. Duomenų statistinis apdorojimas (sankaupinės analizės, pagrindinių komponenčių analizė (PCA), genų klasifikacija).
11. Baltymų analizė ir proteomika.
12. Baltymų duomenų bazės. Baltymų identifikavimo metodai. Baltymų modulinė struktūra (domenai, motyvai ir profiliai). Prognozavimo programos (baltymų lokalizacija ir funkcija).
13. Baltymų struktūros principai. Baltymų struktūrų duomenų bazės. Baltymų duomenų bankas (PDB). Baltymų struktūra ir ligos.
14. Funkcinė genomika ir genomai. Modeliniai organizmai. Neuroniniai tinklai funkcinėje genomikoje ir proteomikoje. Genomų analizės projektai (virusai, bakterijos ir eukariotai). Genomų anotacijos.
15. Su ligomis susijusios duomenų bazės. Žmogaus genetinės ligos ir bioinformatikos perspektyvos. Ligų duomenų bazės (OMIM, OMIA, mutacijų duomenų bazės, PhanCode projektas). Su ligomis susijusių genų identifikacija. Ligas sąlygojantys genai modeliniuose organizmuose.

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos (P) 30 val.
Laboratoriniai darbai (L) 15 val.
Savarankiškas darbas 45 val.
Iš viso 90 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Kolokviumas raštu (20%), laboratoriniai darbai (30%), egzaminas raštu (50%)

Literatūra

1. 2013 Lesk A.M. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press