1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	30
Auditorne vježbe	15

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

CILJEVI PREDMETA: Cilj kolegija Uvod u bioinformatiku centromere i humanog genoma je upoznavanje studenata s načinima računalne identifikacije osnovnih repeticija i repeticija višeg reda te njihovih struktura u GenBank podacima o humanom genomu iz područja centromere. Osim toga, studenti bi trebali steći uvid u aktualnu literaturu iz ovog područja.

ISHODI UČENJA NA RAZINI PROGRAMA KOJIMA PREDMET DOPRINOSI:

1. ZNANJE I RAZUMIJEVANJE:
1.3. pokazati temeljito poznavanje važnijih fizikalnih teorija što uključuje njihovo značenje, eksperimentalnu motivaciju i potvrdu, logičku i matematičku strukturu i povezane fizikalne pojave;
1.4. navesti i opisati najsuvremenije znanstvene spoznaje u području svoje specijalizacije;

2. PRIMJENA ZNANJA I RAZUMIJEVANJA:
2.1. razviti način razmišljanja koji omogućava postavljanje modela ili prepoznavanje i primjenu postojećih modela u traženju rješenja za konkretne fizikalne i analogne probleme;

3. STVARANJE PROSUDBI:
3.2. razviti osjećaj osobne odgovornosti kroz samostalni odabir izbornih sadržaja ponuđenih u studijskom programu;

4. KOMUNIKACIJSKE SPOSOBNOSTI:
4.2. prilagoditi prezentaciju vlastitih rezultata istraživanja, kako ekspertima u području, tako i široj publici;
4.3. koristiti engleski jezik kao jezik struke pri komunikaciji, korištenju literature i pisanju znanstvenih i stručnih radova;

5. SPOSOBNOST UČENJA:
5.1. samostalno koristiti stručnu literaturu i ostale relevantne izvore informacija što podrazumijeva dobro poznavanje engleskog kao jezika struke;
5.3. uključiti se u znanstveni rad i istraživanja u sklopu doktorskog studija;

OČEKIVANI ISHODI UČENJA NA RAZINI PREDMETA:

Nakon uspješnog završetka kolegija Analize podataka i korelacija u biologiji student će biti sposoban:
* samostalno koristiti genomsku bazu GenBank i analizirati dostupne podatke;
* koristiti rutinu BLAST u analizi genomske baze;
* koristiti rutinu Repeat Masker kod parcijalne identifikacije repeticija višeg reda;
* opisati Key String algoritam i upotrijebiti ga kod potpune identifikacije repeticija višeg reda;
* opisati Global Repeat Map algoritam i upotrijebiti ga kod potpune identifikacije repeticija višeg reda;
* opisati algoritme temeljene na analizi frekvencija te ih primijeniti u analizi genomske baze;

SADRŽAJ PREDMETA:

Sadržaj kolegija Analize podataka i korelacija u biologiji:

2. Upoznavanje s korištenjem i analizom GenBank genomske baze;
3. Automatska anotacija repetitivne DNA pomoću rutine BLAST;
4. Upotreba rutine Repeat Masker za parcijalnu identifikaciju repeticija višeg reda (HOR);
5. Upotreba rutina Key String Algorithma (KSA) i Global Repeat Map (GRM) za potpunu identifikaciju HOR-ova;
6. Analiza repetitivne i HOR strukture i signifikantnih podstruktura pomoću GRM algoritma;
7. Algoritmi temeljeni na analizi frekvencija.

OBVEZE STUDENATA:

Studenti su obvezni pohađati nastavu, aktivno sudjelovati u rješavanju problema na vježbama i pristupati kolokvijima tijekom semestra.

OCJENJIVANJE I VREDNOVANJE RADA STUDENATA:

Završni ispit je usmeni, a konačna ocjena uključuje elemente praćenja rada studenta tijekom semestra.

1. S.A. Krawetz, D.D. Womble, Introduction to Bioinformatics ((Humana Press, Totowa, 2003)
2. G. Benson, Tandem Repeats Finder: a program to analyze DNA sequencesNucleic Acids
   Res.27, 573 (1999).
3. M. Rosandić, V. Paar, I. Basar, Key-string segmentation algorithm, J. Theor. Biol. 221, 29
   (2003).
4. M. Glunčić, V. Paar (2012) Direct mapping of symbolic DNA sequence into frequency domain in Global Repeat Map (GRM) algorith. Nucleic Acid Res doi: 10.1093/nar/gks721.

Upis predmeta :
Položen : Klasična mehanika 2

Izborni predmeti - Redovni Studij - Fizika; smjer: istraživački