Kurzus nemzetközi vendég- és részidős hallgatóknak

Kar

Természettudományi Kar

Szervezet

TTK Biológiai Fizika Tanszék

Kód

rpbcompbiof20em

Cím

Számítógépes biológia

Tervezett félév

Őszi

Meghirdetve

2025/26/2

ECTS

4

Nyelv

hu

Oktatás célja

A kurzus olyan általános technikákat és alapelveket tár fel, amelyek fontosak a számítógépes biológiában, de alkalmazhatók minden olyan területen, amely adatelemzést és értelmezést igényel. Elsődleges célja azonban olyan témák tanítása, amelyek alapvető fontosságúak a biológia, az orvostudomány és az emberi egészség megértésében. Ezért elhanyagolja a számítástechnikai szempontból izgalmas problémákat, amelyek biológiai ihletésűek, de a biológia szempontjából nem relevánsak. a) Tudás: A tárgy elmélyült és alapos szakmai tudást biztosít a számítógépes biológia terén, amelynek alkalmazásával biológiai folyamatok és élő rendszerek szakterületéhez tartozó gyakorlati problémákat képes lesz a hallgató hatékonyan megoldani. b) Képességek: Elméleti fogalmak gyakorlati megvalósítása számítógépes eljárásokkal. Nagy léptékű biológiai adathalmazok számítógépes elemzése. Általános technikákat és alapelvek, amelyek fontosak a számítógépes biológiában, de alkalmazhatók minden olyan területen, amely adatelemzést és értelmezést igényel. c) Attitűd: A tárgy elősegíti, hogy a hallgató képes legyen tudásának folyamatos gyarapítására és magabiztos alkalmazására, a tanulmányainak doktori képzés keretében történő folytatására akár a fizikán kívül is. Az elsajátított anyag egyik hangsúlyos eleme, hogy az elsődleges szempont a számítógépes biológia számára nem az elvont, elméleti érdekesség, hanem olyan problémák hatékony kezelése, amelyek a biológia, az orvostudomány és az emberi egészség megértésében alapvető fontosságúak. d) Autonómia és felelősség: Tágabban véve a tárgy célja a fizikus hallgató fizikai intiúciójának és matematikai probléma megoldó képességet kiterjesztése a biológiai problémákra, illetve a számitógépes adatfeldolgozási képességek fejlesztésére és ezáltal az egyetemi tanulmányok szélesebb körben való alkalmazhatóságának a lehetőségére, és az ebből következő felelősségre való ráébresztés.

Tantárgy tartalma

"Talán a legalapvetőbb ok, amiért a számítógépes megközelítések annyira alkalmasak a biológiai adatok tanulmányozására, az, hogy a biológiai rendszerek lényegében alapvetően digitális természetűek. Nem a modern ember építette az első  digitális számítógépet - az őseink maguk voltak az első digitális számítógépek, mivel már a legkorábbi DNS-alapú életformák is  tárolták, lemásolták és feldolgozták az A, C, G és T betűkkel kódolt digitális információt. " - Manolis Kellis, MIT. A kurzus bevezetést nyújt a számítógépes biológiába, hangsúlyt fektetve a nukleinsav- és proteinszekvencia és szerkezet elemzés alapjaira. Ezen túl betekintést ad az összehasonlító és a populáció genomikába is. A kurzus a szekvencia-illesztés, a motívumok megtalálása, a szerkezet modellezés, a struktúra előrejelzése és a biológiai adatok valószínűségi modellezése alapelveit és módszereit tárgyalja. Érintett témák: Dinamikus programozás, globális és helyi illesztés Összehasonlító genomika Markov és Rejtett Markov modellek RNS szerkezet predikció Fehérjeszerkezet predikció Filogenetika: Molekuláris evolúció, Faépítés, Filogenetikai következtetések Emberi genetika, SNP-k és GWAS

Számonkérés és értékelés

szóbeli vizsga

Irodalomjegyzék

Understanding Bioinformatics by Marketa J. Zvelebil, Jeremy O. Baum (Garland Science 2008) Foundations of Computational and Systems Biology (MIT Open Course Ware, 2014) https://ocw.mit.edu/courses/biology/7-91j-foundations-of-computational-and-systems-biology-spring-2014/ Computational Biology: Genomes, Networks, Evolution by Manolis Kellis (MIT OCW 2017) http://ocw.mit.edu/ans7870/6/6.047/f15/MIT6_047F15_Compiled.pdf Nature Biotechnology Primers https://www.nature.com/nbt/articles?type=primer

Kurzus szakjai