
РАЗДЕЛ 1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
1.1. Требования к студентам.
Курс «Базы данных и основные инструменты биоинформатики» является принципиально важным для специальности «Биоинженерия и биоинформатика» и опирается на теоретические и практические знания, полученные студентами по дисциплинам математического и естественно-научного и профессионального циклов в течение первого года обучения. Для освоения данного курса необходимы базовые знания, которые студенты должны получить по химии, математике, информатике, клеточной биологии. Для успешного освоения дисциплины обязательным является владение знаниями о строении вещества, химических принципах существования материального мира, зависимости свойств химических соединений от их строения, особенностях существования живых организмов, строения и функций клеток, принципов научного познания, научной этики и биоэтики, принципов и инструментах моделирования поведения сложных систем, основ прикладной информатики.
1.2. Краткая характеристика дисциплины.
Курс «Базы данных и основные инструменты биоинформатики» входит в модуль биоинформатики базовой части профессионального цикла дисциплин по специальности «Биоинженерия и биоинформатика».
Курс «Базы данных и основные инструменты биоинформатики» формирует базовые представления о принципах, практических методах и инструментах поиска, обработки, анализа и использования больших объемов биологической и химической информации. Полученные представления являются одними из базовых для прикладного использования достижений биоинформатики в практической деятельности человека.
1.3. Учебные задачи дисциплины
В результате изучения дисциплины студент должен овладеть следующими компетенциями:
– способен представить современную картину мира на основе целостной системы естественно-научных и математических знаний, ориентироваться в ценностях бытия, жизни, культуры (ОК-1);
– способность грамотно и самостоятельно проводить теоретическую и экспериментальную научно-исследовательскую работу в области биоинженерии, биоинформатики и смежных дисциплин, а также оформлять ее в письменной форме, излагать в устной форме, и участвовать в различных формах дискуссий (ПК-1);
– способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения в области биоинженерии, биоинформатики и смежных дисциплин (ПК-5);
– способность создавать новые программные средства и базы данных, а также использовать ресурсы Интернет (ПК-6);
– способность на научной основе организовать свой труд, владение методами сбора, хранения систематизации и обработки информации, в том числе статистическими и компьютерными методами, применяемыми в сфере его профессиональной деятельности (ПК-8);
– знать распорядительные документы, методические и нормативные материалы в области своей профессиональной деятельности и уметь их использовать при организации и планировании работ по специальности (ПК - 9);
– способность к приобретению новых знаний, используя современные информационные образовательные технологии, и готовность к изменению вида и характера своей профессиональной деятельности (ПК-11);
– способность использовать основные биологические базы данных, в том числе содержащие геномную, структурную и другую информацию, в научно - исследовательской работе (ПК-13);
– владеть основными средствами анализа геномной, структурной и другой биологической информации (ПК-14);
– способность хорошо ориентироваться в основных проблемах и задачах биологии, физико-химической биологии, биоинженерии и биоинформатики и использовать эти знания в экспериментальной и теоретической деятельности (ПК-18);
– способность получать и грамотно использовать информацию, накопленную в базах данных по структуре геномов, белков и другой биологической информации (ПК-19);
– способность использовать основные физико-химические и информационные методы исследования, применяемые в области физико-химической биологии, биоинженерии и биоинформатики (ПК-23);
– способность использовать специализированные знания фундаментальных разделов математики, физики, химии, экологии для проведения исследований в области биоинженерии, биоинформатики и смежных дисциплин (ПК-24).
1.4. Формы работы студентов
Формами работы студентов являются лекции, лабораторные работы, выполнение модульных контрольных работ, контрольное тестирование, самостоятельная работа.
1.5. Виды контроля.
Текущий: контроль при выполнении лабораторных работ и итоговых протоколов, решение ситуационных зада (case-метод).
Промежуточный: контрольные работы по трем модулям, контрольное тестирование, подготовка докладов.
Итоговый: экзамен (3 семестр).
1.7. Методика формирования результирующей оценки
Учебным планом по данной дисциплине предусмотрен экзамен. Максимальное количество баллов, которое может набрать студент, 100.
За выполнение заданий текущего и промежуточного контроля студент может набрать максимальное количество баллов:
За первый модуль – 30 баллов.
За второй модуль – 30 баллов.
За третий модуль – 40 баллов.
Сумма баллов складывается следующим образом: полный ответ на семинарском занятии – 2 балла, дополнение на семинарском занятии – 1 балл, доклад на семинарском занятии – до 3-х баллов, проверочная работа на лекции – до 2-х баллов, модульная контрольная работа – 10 баллов.
При успешном освоении курса студент, набравший 60 баллов или более, может быть освобожден от зачета и получить оценку, в соответствии с количеством набранных им баллов.
РАЗДЕЛ 2. СТРУКТУРА ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Всего часов (общая трудоемкость в часах) | 108 |
В т. ч. | |
Аудиторных занятий | 34 |
Из них лекций | 0 |
Семинарских/практических занятий | 0 |
Лабораторных занятий | 34 |
Практикумов | 0 |
Самостоятельных занятий | 74 |
Изучение основной и дополнительной литературы | 12 |
Написание курсовых работ, эссе, рефератов | 8 |
Выполнение письменных домашних заданий, расчетов, проектов | 6 |
Выполнение контрольных работ, тестов | 12 |
Подготовка к экзамену, экзамен | 36 |
РАЗДЕЛ 3. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Тема | Содержание | Вид занятий | Форма занятий | Количество часов | Форма контроля |
1. Основы биоинформатики. | Бионформатьика как научная дисциплина и как технологическая платформа: определение, основные понятия, цели и задачи. Взаимосвязи бионформатики с другими дисциплинами физико-химической биологии и общей биологии. Набор информации, характеризующий биополимеры (белки, нуклеиновые кислоты). Последовательности аминокислот и нуклеотидов как основная информационная составляющая биоинформатики. | аудиторные | практические занятия | 2 | опрос, проверка домашних заданий, тестирование, кейс-задачи |
самостоятельные | изучение основной и дополнительной литературы | 10 | |||
2. Машинно-читаемая запись информации о биологических последовательностях.. | Форматы файлов, используемых в биоинформатике. Запись аминокислотных последовательностей. Запись нуклеотидных последовательностей. Принципы восстановления последовательности мРНК с учетом сплайсинга. База данных GenBank. Репозиторные и аналитические функции GenBank. Форматы описания первичной структуры белков (аминокислотной последовательности). Структурная информация о белках и её машинно-читаемая запись. Сравнение форматов PDB, PDB-XML и MMDB-Cn3D. Файлы формата aln. Другие форматы записи нуклеотидных и аминокислотных последовательностей, информация о них на ресурсах EMBL-EMI и emboss. | аудиторные | практические занятия | 8 | опрос, проверка домашних заданий, тестирование, кейс-задачи |
самостоятельные | изучение основной и дополнительной литературы | 16 | |||
3. Источники биологической информации и базы данных в Интернете. | Источники биологической информации и базы данных в Интернете. Классификация и типы баз данных. Всеобъемлющие, универсальные и комбинированные базы данных. Базы данных по конкретным организмам. Базы данных по типам молекул. Дополнительные базы данных. Высокоспециализированные базы данных. Проблемы баз данных: избыточность, наличие ошибок, проблемы, связанные с открытостью. GenBank – NCBI. База нуклеотидных последовательностей EMBL. База данных по белкам SwissProt. База структурной информации о белках PDB – Protein Data Bank. Встроенные инструменты для работы с базами данных в Интернете. Аггрегаторы информации из баз данных и ссылок на ресурсы. Семейство баз данных KEGG. Базы данных по малым молекулам и лекарственным препаратам. Базы данных по метаболомике и её приложениям. Токсикологические базы данных. | аудиторные | практические занятия | 8 | опрос, проверка домашних заданий, тестирование, кейс-задачи |
самостоятельные | изучение основной и дополнительной литературы | 16 | |||
4. Методология комплексного использования баз данных. | Интернет-инструменты для работы с информацией из биологических баз данных. Сочетание информации из различных баз данных, включая биологические и библиографические. Базы данных функциональных фрагментов, доменов, мотивов и классифицированных структур. Инструменты для автоматизированного сопряжения информационных обменов с различными базами данных. Инструменты SCOP и SRS. Оценка и механизмы повышения эффективности поиска. | аудиторные | практические занятия | 8 | опрос, проверка домашних заданий, тестирование, кейс-задачи |
самостоятельные | изучение основной и дополнительной литературы | 16 | |||
5. Инструменты для анализа биологической информации. | Программные средства и Интернет-сервисы для биоинформационного анализа. Инструменты для анализа нуклеотидных и белковых последовательностей. Трансформация последовательностей. Парное и множественное выравнивание последовательностей. Предсказание свойств биополимеров из их последовательности. Предсказание пептидных профилей белков. Пердсказание наличия структурных и функциональных доменов и мотивов. Серверы для поиска доменов. Поиск по сходству доменной структуры. Сравнение пространственных структур белков, поиск сходных и отличающихся фрагментов. Оценка качества сравнительного анализа последовательностей и пространственных структур. Инструменты визуализации. | аудиторные | практические занятия | 8 | опрос, проверка домашних заданий, тестирование, кейс-задачи |
самостоятельные | изучение основной и дополнительной литературы | 16 |
РАЗДЕЛ 4. ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ
1. Бионформатика как научная дисциплина и как технологическая платформа: определение, основные понятия, цели и задачи.
2. Взаимосвязи бионформатики с другими дисциплинами физико-химической биологии и общей биологии.
3. Набор информации, характеризующий биополимеры (белки, нуклеиновые кислоты).
4. Последовательности аминокислот и нуклеотидов как основная информационная составляющая биоинформатики.
5. Форматы файлов, используемых в биоинформатике.
6. Запись аминокислотных последовательностей. Запись нуклеотидных последовательностей. Принципы восстановления последовательности мРНК с учетом сплайсинга.
7. База данных GenBank. Репозиторные и аналитические функции GenBank.
8. Форматы описания первичной структуры белков (аминокислотной последовательности).
9. Структурная информация о белках и её машинно-читаемая запись.
10. Сравнение форматов PDB, PDB-XML и MMDB-Cn3D.
11. Файлы формата aln.
12. Другие форматы записи нуклеотидных и аминокислотных последовательностей, информация о них на ресурсах EMBL-EMI и emboss.
13. Источники биологической информации и базы данных в Интернете.
14. Классификация и типы баз данных.
15. Всеобъемлющие, универсальные и комбинированные базы данных.
16. Базы данных по конкретным организмам.
17. Базы данных по типам молекул.
18. Дополнительные базы данных. Высокоспециализированные базы данных.
19. Проблемы баз данных: избыточность, наличие ошибок, проблемы, связанные с открытостью.
20. GenBank – NCBI.
21. База нуклеотидных последовательностей EMBL.
22. База данных по белкам SwissProt.
23. База структурной информации о белках PDB – Protein Data Bank.
24. Встроенные инструменты для работы с базами данных в Интернете.
25. Аггрегаторы информации из баз данных и ссылок на ресурсы.
26. Семейство баз данных KEGG.
27. Базы данных по малым молекулам и лекарственным препаратам.
28. Базы данных по метаболомике и её приложениям.
29. Токсикологические базы данных.
30. Интернет-инструменты для работы с информацией из биологических баз данных.
31. Сочетание информации из различных баз данных, включая биологические и библиографические.
32. Базы данных функциональных фрагментов, доменов, мотивов и классифицированных структур.
33. Инструменты для автоматизированного сопряжения информационных обменов с различными базами данных.
34. Инструменты SCOP и SRS.
35. Оценка и механизмы повышения эффективности поиска.
36. Программные средства и Интернет-сервисы для биоинформационного анализа.
37. Инструменты для анализа нуклеотидных и белковых последовательностей. Трансформация последовательностей.
38. Парное и множественное выравнивание последовательностей.
39. Предсказание свойств биополимеров из их последовательности.
40. Предсказание пептидных профилей белков.
41. Предсказание наличия структурных и функциональных доменов и мотивов.
42. Серверы для поиска доменов. Поиск по сходству доменной структуры.
43. Сравнение пространственных структур белков, поиск сходных и отличающихся фрагментов.
44. Оценка качества сравнительного анализа последовательностей и пространственных структур.
45. Инструменты визуализации.
РАЗДЕЛ 5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЧЕНИЕ ПРОГРАММЫ
5.1. Список литературы:
Базовый учебник/учебное пособие
1. Леск в биоинформатику. 2009. 318 с.
Основная литература
1. Азнакаев и геномика.2009. 450 с.
2. адачи и решения по анализу биологических последовательностей. 2008. 440 с.
3. нализ биологических последовательностей. 2006. 480 с.
4. Каменская биология. 2006. 368 с.
Дополнительная литература
1. , , Платонов системы и модели биологии. 2010. 400 с.
2. ведение в вычислительную молекулярную биологию. 2007. 420 с.
3. ведение в вычислительную биологию. Эволюционный подход. 2011. 456 с.
5.2. Реестр электронных библиотечных ресурсов
1. MERLOT – Multimedia Educational Resource for Learning and Online Teaching. http://www. merlot. org/merlot/index. htm – Раздел ‘Biology’ http://www. merlot. org/merlot/materials. htm? category=2608&&sort. property=overallRating
2. iLumina – digital library of educational resources for science and mathematics. http://www. ilumina-dlib. org/index. asp – Раздел ‘Biology’ http://www. ilumina-dlib. org/browse. asp? taxon1=Biology
3. ben – BioSciEdNet – National Science Digital Library (NSDL) portal for teaching and learning in the biological sciences.
4. http://www. biosciednet. org/portal/index. php – Раздел ‘Bioinformatics Genomics & Proteomics’ http://www. biosciednet. org/portal/search/browse. php? step=2&nav=main&by=subject&filter=&value=Bioinformatics+Genomics+%26+Proteomics&freeResourcesOnly=yes
5. Молекулярно-биологические базы данных (список ресурсов) http://blogbiolog. ru/page/molekulyarno-biologicheskie-bazy-dannyh
6. Биоинформатика и математические модели – сайт профессора Ризниченко (МГУ) http://mathbio. professorjournal. ru/
7. Биологические базы данных – курс Юрия Порозова http://bioinf. me/courses/biodb
8. Ресурсы Интернет для биологов (комментированный список ресурсов на сайте Новосибирского государственного университета) http://www. nsu. ru/education/i4biol/noframes/contents. html
5.3. Ссылка на ПТК «УМКа»
http://umka. volsu. ru/newumka3/



