Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail předmětu
FEKT-MPAN-PMBAk. rok: 2026/2027
Předmět je orientován především na získáních praktických dovedností v oblasti bioinformatického zpracování rozsáhlých datových sad. Zaměřuje se především na analýzy bakteriálních genomů a transkriptomů. Pro složitost takových analýz pak přináší i základní pochopení práce s příkazovou řádkou, vytvářeních vlastních pipelines a využití vzdálených výpočtů. To vše při pochopení toho, jak jsou tyto analýzy aplikovatelné na odvození znalosti využitelné v medicíně, biotechnologii či genomovém inženýrství. Dnešní bioinformatika zpracovává větší množství dat, které není možné provádět na osobních počítačích. Téměř bez výjimky tak spoléhá na vzdálené výpočty na výkonných výpočetních serverech. To vyžaduje využívání plánovače úloh a ve spolupráci se základním skriptováním kódu dává téměř neomezené možnosti v analýze i tzv. nemodelových organismů. Výpočetní analýzy jsou tak využitelné s velkým přesahem v mnoha vědcích disciplínách, především biotechnologii, a to jak medicínské, tak průmyslové.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Jsou vyžadovány základní znalosti algoritmů využívaných v bioinformatice pro analýzu podobnosti sekvencí, jejich skládání do delších úseků, či algoritmů odvozujících informaci z primární struktury sekvence, například predikci ORF. Je také důležité mít základní pochopení funkčních vztahů v živých organismech na buněčné úrovni vycházející z centrálního dogma molekulární biologie.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Kritéria pro získání klasifikovaného zápočtu:
- připravit report shrnující vlastní výsledky ze všech témat přiřazených k řešení během semestru (max. 100 bodů)
Cvičení na počítači a semináře jsou nepovinné, absence nemusí být nahrazovány.Pro úspěšné absolvování kurzu je nutné získat alespoň 50 bodů za závěrečné zprávu. Konečné skóre je určeno z bodů získaných za závěrečnou zprávu.
Učební cíle
Cílem předmětu je poskytnout studentům pokročilé, prakticky zaměřené znalosti v oblasti zpracování sekvenačních dat s využitím dávkových úloh a vysokovýkonostního počítání při využití moderních výpočetních nástrojů tak, aby byli schopní si poskládat vlastní pipelines pro komplexní analýzu genomů. Absolvent předmětu je schopen: - pracovat s výpočetními zdroji pomocí dávkových úloh při využití plánovače- provést pročištění surových sekvenačních dat, a to genomických i transkriptomických- seskládat kompletní genom a tento anotovat- provést sledování variant v mutantních či jinak příbuzných genomech- provést zevrubnou analýzu transkriptomu
Základní literatura
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Seminář
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do vysoko-výkonnostních výpočtů 2. Kontaminace a chyby v sekvenačních datech, skládání genomů 3. Populační genomika a variabilita genomů4. Základy strukturní a funkční anotace genomů 5. Základy transkriptomiky6. Analýzy transkriptomů
Projekt
Práce na zadaných úkolech nezbytných pro vypracování závěrečné zprávy. Je nutné vypracovat všechna zadaná témata.
Individuální příprava na ukončení
Požadavky na závěrečnou zprávu
Závěrečná zpráva nemá přesně definovanou strukturu, je možné se volně inspirovat vědeckými články, projektovými zprávami, nebo i bakalářskými/diplomovými pracemi. Zpráva by měla obsahovat:
1) ÚvodStručný úvod do současného stavu techniky, obecný popis tématu a 2–3 věty shrnující obsah zprávy.
2) Materiály a metodyTato kapitola by měla obsahovat odkazy na vstupní data, odkud byla získána, včetně přístupových čísel, použitých výpočetních nástrojů, včetně konkrétních verzí a případných referencí, v případě, že je třeba citovat volně dostupný nástroj.
3) Popis a diskuse výsledkůDosažené výsledky, včetně vhodných obrázků, grafů a tabulek, by měly být shrnuty v samostatné kapitole. Tu lze rozdělit do dalších podkapitol reflektujících jednotlivá témata probíraná v průběhu semestru. Výsledky lze přímo diskutovat, nebo lze diskusi zařadit do samostatné kapitoly.
4) Závěr/shrnutíZpráva by měla také obsahovat stručné shrnutí všeho, co se podařilo, respektive nepodařilo.
Cvičení na počítači
1. Metacentrum, sratoolkit, hodnocení kvality surových sekvenačních dat 2. Čištění a příprava dat, de novo skládání genomu 3. Skládání genomu k referenci, sledování variant4. Anotace genomů 5. RNA-Seq pøedzpracování, mapování, demultiplikace6. RNA-Seq – tabulka exprese7. Konzultace