Bioinformatyka 320-PS2-2BIN
Kierunek studiów: biologia z przygotowaniem pedagogicznym
Poziom kształcenia: studia drugiego stopnia
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy, moduł specjalnościowy
Dziedzina nauki: Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych
Dyscyplina: nauki biologiczne
Dyscyplina: informatyka
Rok studiów/semestr: II rok / III semestr (zimowy)
Liczba godzin zajęć dydaktycznych: wykład - 15 godz., laboratorium - 30 godz.
Metody dydaktyczne: wykład, pokaz, burza mózgów, konsultacje, metoda laboratoryjna, projekt
Punkty ECTS: 3,0
Bilans nakładu pracy studenta i wskaźniki ilościowe:
Całkowity nakład pracy studenta związany z zajęciami: 75 godz.
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 47,0 godz.
w tym:
1) udział w wykładach: 15,0 godz.
2) udział w zajęciach pozawykładowych: 30,0 godz.
3) udział w konsultacjach/zaliczeniach/egzaminach: 2,0 godz.
Praca własna studenta (przygotowanie się do zajęć/zaliczeń/egzaminów): 28,0 godz.
Wykłady mają za zadanie zapoznanie studenta z podstawami teoretycznymi bioinformatyki (główne obszary zainteresowań bioinformatyków, podstawowa terminologia, algorytmy porównywania sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych, analiza danych z sekwencjonowania genomów metodą 'shotgun', analiza ekspresji genów, najważniejsze bazy danych sekwencji biologicznych, użyteczne narzędzia informatyczne (oprogramowanie, m.in. R, przeglądarki genomowe, narzędzia dostępne online) itp.), natomiast laboratoria poświęcone są zastosowaniom praktycznym wykorzystującym wspomnianą wiedzę. Laboratoria mają również za zadanie zapoznanie studentów z praktycznymi podstawami pracy w systemie BioLinux, w szczególności z linią komend; podstawowymi typami plików oraz ich modyfikacją z wykorzystaniem wyrażeń regularnych; automatyzacją pracy poprzez stosowanie skryptów i pętli.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Założenia (lista przedmiotów)
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
1. Student zna i rozumie złożone procesy komórkowe na poziomie molekularnym i strukturalnym: KP7_WG2
2. Student zna i rozumie nowoczesne metody, w tym statystyczne, stosowane w laboratoryjnych i terenowych badaniach biologicznych: KP7_WG6.
Umiejętności:
3. Student potrafi dobierać adekwatną do postawionych celów metodę badawczą, interpretować uzyskane wyniki, formułować wnioski na ich podstawie, jak i na podstawie danych z literatury: KP7_UW1.
4. Student potrafi posługiwać się zaawansowanymi narzędziami statystycznymi i technikami informatycznymi, w tym multimedialnymi, w celu prezentacji wyników doświadczeń, analizy danych i opisu zjawisk: KP7_UW4.
5. Student potrafi korzystając z różnych baz danych dobierać literaturę naukową polsko- i obcojęzyczną właściwie do postawionych zadań, uzyskane informacje syntetyzować i poddawać krytycznej analizie - KP7_UW5
6. Student potrafi odnaleźć się w pracach zespołowych i podejmować obowiązki kierowania zespołem: KP7_UO1.
Kompetencje społeczne:
7. Student jest gotów do systematycznego zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami naukowymi w celu rozwiązywania problemów: KP7_KK1.
8. Student jest gotów do kontaktu z ekspertami w przypadku niemożności samodzielnego podjęcia decyzji dotyczących rozwiązania napotkanych problemów : KP7_KK2.
9. Student jest gotów do działania w sposób przedsiębiorczy w celu rozwiązania problemu: KP7_KO1.
Kryteria oceniania
Weryfikacja i ocena osiągniętych przez studenta efektów uczenia się następuje:
Wykład - egzamin. Wymagane zaliczenie laboratorium do podejścia do egzaminu.
Laboratorium - bieżąca ocena postępów podczas zajęć, bieżącej oceny pracy zdalnej studentów na udostępnionym serwerze, kolokwium pisemnego. Zaliczenie na ocenę pozytywną laboratorium na podstawie pozytywnych wyników powyższych aktywności.
W razie konieczności wynikającej z sytuacji epidemiologicznej) egzamin/kolokwium odbędzie się w formie zdalnej (w czasie rzeczywistym).
Dopuszczana jest jedna nieusprawiedliwiona nieobecność na zajęciach.
Kryteria oceny pisemnych prac zaliczeniowych zgodne z kryteriami zawartymi w załączniku („Regulamin studiów Uniwersytetu w Białymstoku”) do Uchwały nr 2527 Senatu UwB z dnia 26.06.2019 r. w sprawie uzgodnienia Regulaminu studiów Uniwersytetu w Białymstoku.
Literatura
Literatura podstawowa:
1. Higgs P., Attwood T. (2008) Bioinformatyka i ewolucja molekularna, PWN.
2. Hall B. (2008) Łatwe drzewa filogenetyczne, Wyd. UW.
3. Gruca A. (2010) Bioinformatyczne bazy danych, Wyd. PJWSTK; https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/188
4. Haddock S.H.D., Dunn C.W. (2010) Practical computing for biologist, Oxford University Press.
Literatura uzupełniająca:
1. Baxevanis A., Ouellette B. (2004) Bioinformatyka, PWN.
2. Materiały zamieszczone na portalu Quick-R, http://www.statmethods.net
3. Biecek P. Przewodnik po pakiecie R. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Biecek-R-basics.pdf
4. Komsta Ł. Wprowadzenie do środowiska R. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Komsta-Wprowadzenie.pdf
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: