Вовед во биоинформатиката

Вовед во биоинформатиката

1.

Наслов на наставниот предмет

Вовед во биоинформатиката

Introduction to bioinformatics

2.

Код

F23L3W085

3.

Студиска програма

Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Информатичка едукација, Software engineering and information systems, Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Software engineering and information systems, Стручни студии за програмирање, Стручни студии за програмирање, Биоинформатика,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Прв циклус

6.

Академска година / семестар

4 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

доц. д-р Моника Симјаноска проф. д-р Невена Ацковска

9.

Предуслови за запишување на предметот

Вештачка интелигенција или Машинско учење или Вовед во науката за податоци

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


Студентите да се запознаат со областите и проблемите кои ги покрива биоинформатиката, да бидат во можност да вршат генска и протеинска секвенцна анализа, да користат биолошки бази податоци, да ги запознаат пресметковните методи за решавање проблеми во молекуларната биологија.

11.

Содржина на предметната програма:


Предавања: 1. Основи на молекуларна биологија 2. ДНА репликација и Централна догма 3. Главни актери и процеси 4. Генетски датотеки 5. Контрола на генска експресија 6. Метафори за разбирање на генетските процеси 7. Вируси 8. Еволуција на геномот 9. Вештачки хромозоми 10. Микробиом 11. Порамнување секвенции 12. Мотиви 13. Посета на молекуларната лабораторија на ПМФ Вежби: 1. Биолошки бази на податоци и центри 2. Формати на репрезентација и примена 3. Аминокиселини 4. Предвидување секундарна структура 5. Регулација на генска експресија 6. ДНА Микрополиња и онтологија на гени 7. SARS-CoV-2 8. Рекомбинација на гени 9. Молекуларен докинг 10. Анализа на податоци од микробиом 11. Методи за порамнување секвенции 12. Методи за пронаоѓање мотиви 13. Посета на молекуларната лабораторија на ПМФ

12.

Методи на учење:


предавања, проекти, дискусии, работилници

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

30 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

45 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

15 часови

16.2.

Самостојни задачи

15 часови

16.3.

Домашно учење

75 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

0 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

15 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

60 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

Реализирани активности 15, 16

20.

Јазик на кој се изведува наставата

Македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

/

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

3118

Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner

An Introduction to Bioinformatics Algorithms

MIT Press

2004

3119

Harvey Lodish, Arnold Berk, Chris A. Kaiser, Monty Krieger, Anthony Bretscher, Hidde Ploegh, Angelika Amon, Matthew P. Scott

Molecular Cell Biology -8th edition

W. H. Freeman

2016

3120

Andreas D. Baxevanis, Gary D. Bader, David S. Wishart

Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins 4th Edition

Wiley

2020

3121

Dev Bukhsh Singh, Rajesh Kumar Pathak

Bioinformatics: Methods and Applications

Elsevier Science

2021

3122

Ken Youens-Clark

Mastering Python for Bioinformatics: How to Write Flexible, Documented, Tested Python Code for Research Computing 1st Edition

O`REILLY

2021

3123

Miguel Rocha, Pedro G. Ferreira

Bioinformatics Algorithms: Design and Implementation in Python 1st Edition

Academic Press

2018

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година