Основи на биоинформатиката

Основи на биоинформатиката

1.

Наслов на наставниот предмет

Основи на биоинформатиката

Fundamentals of Bioinformatics

2.

Код

BI-Z-02

3.

Студиска програма

Биоинформатика, Биоинформатика, Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Безбедност, криптографија и кодирање, Софтверско инженерство, Статистика и аналитика на податоци, Статистика и аналитика на податоци,

4.

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

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Кире Триводалиев проф. д-р Невена Ацковска проф. д-р Слободан Калајџиски

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


Студентот ќе биде оспособен за користење на веќе постоечките алгоритми развиени за решавање на биоинформатички проблеми, а исто така ќе биде оспособен за развој на сопствени алгоритми.

11.

Содржина на предметната програма:


Во овој предмет ќе се изучуваат основите алгоритми и нивните напредни варијации за решавање на ралични проблеми. Посебен акцент ќе биде ставен на нивна примена во биоинформатичките проблеми. Структурата на предметот ќе опфаќа: алгоритми и нивна комплексност, лакоми алгоритми, динамичко програмирање, раздели и владеј алгоритми, граф алгоритми, комбинаторно препознавање на шаблони, кластерирање и стебла, скриени Маркови модели, веројатносни алгоритми, глобално/локално порамнување на парови секвенции, порамнување на повеќе секвенции, матрици на замена, пребарување на бази на податоци со секвенции, BLAST и негови варијации.

12.

Методи на учење:


Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

60 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

0 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

45 часови

16.2.

Самостојни задачи

45 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

15 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

45 бодови

17.3.

Активности и учење

15 бодови

17.4.

Завршен испит

0 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

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

6481

N. C. Jones, P. A. Pevzner

An Introduction to Bioinformatics Algorithms

MIT Press

2004

6482

Andreas D. Baxevanis, B. F. Ouellette

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

Wiley

2010

6483

A. Lesk

Introduction to Bioinformatics

Oxford University Press; 4 edition

2014

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година