РАЗДЕЛ 1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

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.


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.


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 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 и биоинформатики (ПК-23);

– способность использовать специализированные знания фундаментальных разделов математики, физики, химии, для проведения исследований в области биоинформатики и смежных дисциплин (ПК-24).


Формы работы студентов

Формами работы студентов являются лекции, лабораторные работы, выполнение модульных контрольных работ, контрольное тестирование, самостоятельная работа.


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).


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

Биоинформатика как научная дисциплина и как технологическая платформа: определение, основные понятия, цели и задачи. Взаимосвязи биоинформатики 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. 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. 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. Агрегаторы 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. 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. 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. Предсказание 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.

РАЗДЕЛ 5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ПРОГРАММЫ

5.1. Список литературы:

Базовый учебник/учебное пособие

Леск в биоинформатику. 2009. 318 с.

Основная литература

Азнакаев и геномика. 2009. 450 с. адачи и решения по анализу биологических последовательностей. 2008. 440 с. нализ биологических последовательностей. 2006. 480 с. Каменская биология. 2006. 368 с.

Дополнительная литература

, , Платонов системы и модели биологии. 2010. 400 с. ведение в вычислительную молекулярную биологию. 2007. 420 с. ведение в вычислительную биологию. Эволюционный подход. 2011. 456 с.

5.2. Реестр электронных библиотечных ресурсов

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 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 BEN – BioSciEdNet – National Science Digital Library (NSDL) portal for teaching and learning in the biological sciences. 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 Молекулярно-биологические базы данных (список ресурсов) http://blogbiolog. ru/page/molekulyarno-biologicheskie-bazy-dannyh Биоинформатика и математические модели – сайт профессора Ризниченко (МГУ) http://mathbio. professorjournal. ru/ Биологические базы данных – курс Юрия Порозова http://bioinf. me/courses/biodb 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/