13М111ГИ - Геномска информатика

Спецификација предмета
Назив		Геномска информатика
Акроним		13М111ГИ
Студијски програм		Електротехника и рачунарство
Модул		модул Аудио и видео комуникације, модул Аудио и видео технологије, модул Биомедицински и еколошки инжењеринг, модул Биомедицинско и еколошко инжењерство, модул Електроенергетски системи Смер - Мреже и системи, модул Електроенергетски системи Смер - Обновљиви извори енергије, модул Електроенергетски системи Смер - Постројења и опрема, модул Електроника, модул Електроника и дигитални системи, модул Енергетска ефикасност, модул Информационо комуникационе технологије, модул Микроталасна техника, модул Наноелектроника и фотоника, модул Примењена математика, модул Рачунарска техника и информатика, модул Сигнали и системи, модул Системско инжењерство и радио комуникације, модул Софтверско инжењерство
Тип студија		мастер академске студије
Наставник (предавач)		проф. др Марко Мишић
Наставник/сарадник (вежбе)		ас. мс Предраг Обрадовић, дипл. инж. ел. и рач.
Наставник/сарадник (ДОН)		ас. мс Предраг Обрадовић, дипл. инж. ел. и рач.
Број ЕСПБ		6.0	Статус предмета	изборни
Условљност другим предметима
Циљеви изучавања предмета		У оквиру овог предмета представљени су основни методи рачунарске анализе података добијених из генома, са циљем извођења биолошки значајних закључака. Биће указано на предности и мане ових метода и на значајне параметре који утичу на резултате ових анализа.
Исходи учења (стечена знања)		Студенти ће разумети принципе дизајна алгоритама за обраду биолошких података и како они раде. Биће способни да анализирају проблеме и примене одговарајуће методе.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе		Дефиниције биоинформатике и геномике. Основе молекуларне биологије и технологије за секвенционирање генома. Технике за поклапање делова текста: Boyer-Moore, suffix tree. Burrows-Wheeler трансформација и FM индекс. Технике за апроксимативно поклапање делова текста. RNA секвенционирање: single cell и spatial transcriptomics анализе. Претпроцесирања и нормализације података. Биоинформатички алати.
Садржај практичне наставе		Практична настава ће тематски пратити теоријску наставу са нагласком на обраду података кроз алате и библиотеке засноване на програмском језику Пајтон.
Литература
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 Најновији радови по избору предавача Heumos, L., Schaar, A.C., Lance, C. et al. Best practices for single-cell analysis across modalities. Nat Rev Genet (2023)
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања	Вежбе	ДОН	Студијски и истраживачки рад	Остали часови
2	2	1
Методе извођења наставе		Предавања и аудиторне вежбе се држе уз електронске презентације. Студенти самостално израђују пројекте.
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе		Поена	Завршни испит	Поена
Активности у току предавања			Писмени испит	40
Практична настава			Усмени испит
Пројекти		60
Колоквијуми
Семинари