Процесирање на биолошки секвенции

1.

Наслов на наставниот предмет

Процесирање на биолошки секвенции

Processing of biological sequences

2.

Код

m23_s_005

3.

Студиска програма

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, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Биоинформатика, Биоинформатика,

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 / Летен

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Ана Мадевска Богданова проф. д-р Кире Триводалиев

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

Во овој курс ќе се истражуваат пресметковните проблеми кои се појавија од секвенционирањето на геномот. Студентите ќе се здобијат со знаење за: - Алгоритмите за знаковни низи кои се користат за класичното порамнување на секвенци и проблемите со составување на геномот - Алгоритми за споредување на геномите - Класификација на секвенци користејќи веројатносни модели - Алгоритми за анализа на податоци од експресивност на гени Во текот на курсот посебен акцент ќе биде ставен на ефикасни алгоритми дизајнирани да ги задоволат предизвиците на брзо растечките збирки на податоци во тековната ера на секвенционирање на геномот со висок проток.

11.

Содржина на предметната програма:

Во рамки на предметот ќе видат покриени следните теми: - Алгоритмите за знаковни низи кои се користат за класичното порамнување на секвенци и проблемите со составување на геномот - Алгоритми за споредување на геномите - Класификација на секвенци користејќи веројатносни модели - Алгоритми за анализа на податоци од експресивност на гени

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

22.2.

Дополнителна литература