13M111GI - Genomska informatika

Specifikacija predmeta
Naziv		Genomska informatika
Akronim		13M111GI
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul		modul Audio i video komunikacije, modul Audio i video tehnologije, modul Biomedicinski i ekološki inženjering, modul Biomedicinsko i ekološko inženjerstvo, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Mreže i sistemi, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Obnovljivi izvori energije, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Postrojenja i oprema, modul Elektronika, modul Elektronika i digitalni sistemi, modul Energetska efikasnost, modul Informaciono komunikacione tehnologije, modul Mikrotalasna tehnika, modul Nanoelektronika i fotonika, modul Primenjena matematika, modul Računarska tehnika i informatika, modul Signali i sistemi, modul Sistemsko inženjerstvo i radio komunikacije, modul Softversko inženjerstvo
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Marko Mišić
Nastavnik/saradnik (vežbe)		as. ms Predrag Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Nastavnik/saradnik (DON)		as. ms Predrag Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima
Ciljevi izučavanja predmeta		U okviru ovog predmeta predstavljeni su osnovni metodi računarske analize podataka dobijenih iz genoma, sa ciljem izvođenja biološki značajnih zaključaka. Biće ukazano na prednosti i mane ovih metoda i na značajne parametre koji utiču na rezultate ovih analiza.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Studenti će razumeti principe dizajna algoritama za obradu bioloških podataka i kako oni rade. Biće sposobni da analiziraju probleme i primene odgovarajuće metode.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave		Definicije bioinformatike i genomike. Osnove molekularne biologije i tehnologije za sekvencioniranje genoma. Tehnike za poklapanje delova teksta: Boyer-Moore, suffix tree. Burrows-Wheeler transformacija i FM indeks. Tehnike za aproksimativno poklapanje delova teksta. RNA sekvencioniranje: single cell i spatial transcriptomics analize. Pretprocesiranja i normalizacije podataka. Bioinformatički alati.
Sadržaj praktične nastave		Praktična nastava će tematski pratiti teorijsku nastavu sa naglaskom na obradu podataka kroz alate i biblioteke zasnovane na programskom jeziku Pajton.
Literatura
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison, "Biological Sequence Analysis", Cambridge University N. Jones, P. Pevzner, "An Introduction to Bioinformatics Algorithms", MIT Press D. Gusfield, "Algorithms on Strings, Trees and Sequences", Cambridge University Press Najnoviji radovi po izboru predavača Heumos, L., Schaar, A.C., Lance, C. et al. Best practices for single-cell analysis across modalities. Nat Rev Genet (2023)
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
2	2	1
Metode izvođenja nastave		Predavanja i auditorne vežbe se drže uz elektronske prezentacije. Studenti samostalno izrađuju projekte.
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja			Pismeni ispit	40
Praktična nastava			Usmeni ispit
Projekti		60
Kolokvijumi
Seminari