Obsługa i wykorzystanie biologicznych baz danych

Wiedza z zakresu szkoły średniej z informatyki, chemii i biologii. Podstawowa obsługa komputera, podstawowe informacje na temat budowy kwasów nukleinowych i białek, rozumienie komunikatów w języku angielskim

przedmiot obowiązkowy

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (35 godz.):

- udział w wykładach – 30 h

- indywidualne konsultacje - 5 h

Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( 15 godz.):

- przygotowanie do ćwiczeń – 5 h

- czytanie literatury - 5 h

- praca własna nad opracowaniem projektów - 5 h

Łącznie: 50 godz. (2 ECTS)

W1: zna podstawowe bazy danych biologicznych i ich zasoby – K_W15

W2: potrafi opisać znaczenie metod bioinformatycznych w rozwoju nauk medycznych i biotechnologicznych

U1: używa komputera w zakresie koniecznym do obsługi i wykorzystania zasobów biologicznych baz danych – K_U10

U2: potrafi scharakteryzować właściwości cząsteczek DNA i białek na podstawie komputerowo przetworzonych informacji o ich pierwszorzędowej strukturze

U3: posługuje się specjalistycznym słownictwem z zakresu bioinformatyki

U4: potrafi zastosować podstawowe narzędzia i algorytmy bioinformatyczne w samodzielnie prowadzonych analizach sekwencji DNA i białek

K1: rozumie potrzebę ustawicznego pogłębiania wiedzy i kompetencji zawodowych i ma świadomość odpowiedzialności za rzetelność wykonanych analiz – K_K01, K_K03

K2: racjonalnie i krytycznie podchodzi do informacji uzyskanej z baz danych biologicznych – K_K02

Metody dydaktyczne podające:

- wykład problemowy

- prezentacja multimedialna

Metody dydaktyczne poszukujące:

- projektu

- sytuacyjna

- wykład problemowy

- projektu
- sytuacyjna

- metody służące prezentacji treści

W ramach przedmiotu studenci zostaną zapoznani bazami danych zawierających informacje o funkcjonalnych cechach roślin m.in. LEDA i BioFlor oraz TRY, bazach dotyczących gatunków roślin eHaloph i Seed oraz największą w Europie bazą danych o roślinności (danych fitosocjologicznych) EVA. Studenci zapoznają się z Basic Local Alignment Search Tool (BLAST), z bazami PlantCARE i PlantPan2.0 dotyczącymi analizy promotorów oraz poznają programy CLUSTAL i GeneDoc oraz bazy danych PROSITE, PDB do analizy sekwencji o strukturze przestrzennej białek.

Celem zajęć jest przybliżenie studentom zagadnień związanych z Laboratorium:

Zajęcia prowadzone będą w ramach laboratorium komputerowego, w trakcie studenci zostaną zapoznani bazami danych zawierających informacje o funkcjonalnych cechach roślin m.in. LEDA i BioFlor oraz TRY, bazach dotyczących gatunków roślin eHaloph i Seed oraz największą w Europie bazią danych o roślinności (danych fitosocjologicznych) EVA. Następnie wykonają samodzielny projekt polegający na zebraniu wybranych informacji i ich przetworzeniu.

W drugiej części zajęć studenci w ramach zajęć poznają zasady korzystania z internetowych baz danych zawierających informacje na temat sekwencji nukleotydowy i aminokwasowych. Przeprowadzone będzie analiza podobieństw sekwencji DNA i białek z wykorzystaniem BLAST oraz identyfikowanie w sekwencjach motywów funkcjonalnych w DNA, sekwencji ORF, sekwencji promotorowych genów. Tworzenie kontigów sekwencji, przeszukiwanie bazy EST i identyfikowanie nowych genów. Algorytmy do wielokrotnych dopasowań sekwencji nukleotydowych i aminokwasowych (programy: CLUSTAL, GeneDoc). Analiza sekwencji promotorowych z wykorzystaniem baz PlantCARE i PlantPan2.0. Analiza sekwencji białek: bazy danych PROSITE, PDB. Przewidywanie struktur białek-przewidywanie domen strukturalnych, topologii transbłonowej białka, modyfikacji posttranslacyjnych.

W ramach zaliczenia Studenci wykonają projekt dotyczący analizy wybranych sekwencji DNA.

1. http://www.uni-oldenburg.de/en/biology/landeco/research/projects/leda/

2. KLEYER, M., BEKKER, R.M., KNEVEL, I.C., BAKKER, J.P, THOMPSON, K., SONNENSCHEIN, M., POSCHLOD, P., VAN GROENENDAEL, J.M., KLIMES, L., KLIMESOVÁ, J., KLOTZ, S., RUSCH, G.M., HERMY, M., ADRIAENS, D., BOEDELTJE, G., BOSSUYT, B., DANNEMANN, A., ENDELS, P., GÖTZENBERGER, L., HODGSON, J.G., JACKEL, A-K., KÜHN, I., KUNZMANN, D., OZINGA, W.A., RÖMERMANN, C., STADLER, M., SCHLEGELMILCH, J., STEENDAM, H.J., TACKENBERG, O., WILMANN, B., CORNELISSEN, J.H.C., ERIKSSON, O., GARNIER, E., PECO, B. (2008): The LEDA Traitbase: A database of life-history traits of Northwest European flora. Journal of Ecology 96: 1266-1274.

3. http://www2.ufz.de/biolflor/index.jsp

4. https://www.try-db.org/TryWeb/Home.php

5. http://euroveg.org/eva-database

6. https://www.sussex.ac.uk/affiliates/halophytes/

7. http://data.kew.org/sid/about.html

8. PlantCARE - http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plantcare/html

9. PDB – http://www.wwpdb.org/

10. Pfam – http://pfam.sanger.ac.uk/

11. TIGRFAMs –http://www.tigr.org/TIGRFAMs/

12. Cn3D – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/CN3D/cn3d.shtml

13. Garcia-Molina, H., Ullman, J., and Widom, J. (2006). Systemy baz danych. Wydawnictwa Naukowo Techniczne.

14. Higgs P., Attwood T. (2008). Bioinformatyka i ewolucja molekularna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

15. Apweiler, R., Bairoch, A., Wu C. (2004). Protein sequences databases. Curr Opin Chem Biol, 8(1):76–80.

16. Baxevanis, A.D., Ouellette, B.F.F. Bioinformatyka: podręcznik do analizy genów i białek. PWN 2005

Metody oceniania:

Projekt - K_W15, K_U10, K_K01, K_K02, K_K03

Labolatorium: zaliczenie na ocenę na podstawie wykonywanego w zespołach projektu i jego prezentacji.

Kryteria oceny –

- umiejętność pracy w zespole, 1pkt

- wartość merytoryczna, 1pkt

- innowacyjność, 1 pkt

- poprawność formalna, 1 pkt

- umiejętność zaprezentowania, 1pkt

Ocena jest sumą uzyskanych punktów.

Nie dotyczy