Algorithmic Aspects of Bioinformatics
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Algoritmikus kérdések a bioinformatikában
Algorithmic Aspects of Bioinformatics
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVISZD303 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 3 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Csima Judit
position: egyetemi docens
contact:
csima.judit@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Számítástudományi és Információelméleti Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
1. hét: Molekuláris biológiai alapok; Mintaillesztés véges automatával;
2. hét: Boyer-Moore algoritmus; véges automata használata a preprocesszálás során;
3. hét: Szuffix-fák, szuffix-tömbök,
4. hét: Dinamikus programozási algoritmusok szekvenciaillesztésre globális és lokális verzióban, általánosított büntetőfüggvények,
5. hét: A többszörös illesztés algoritmikus bonyolultsága, közelítő algoritmusok a többszörös illesztésre;
6. hét: Fizikai feltérképezés: restrikciós enzimeket használó módszerek, a kapcsolódó algoritmikus problémák bonyolultsága, visszalépéses algoritmus a "partial digest" esetben;
7. hét: Hibridizációt használó módszer a fizikai feltérképezésre, hibridizációs mátrix, PQ-fák;
8. hét: Legrövidebb szuperszó probléma, bonyolultsága, közelítő algoritmusok;
9. hét: Genomok átrendeződése, matematikai modellek, előjeles és előjel nélküli permutációk rendezése;
10. hét: Szintenikus távolság meghatározása, Evolúciós fák meghatározása metrikus és ultrametrikus távolságon alapuló módszerekkel, Evolúciós fa meghatározása bináris tulajdonságok alapján;
11. hét: Haplotípus-meghatározás; a kapcsolódó algoritmikus probléma bonyolultsága;
12. hét: Fehérje-interakciós hálózatok vizsgálata, súlyozott k-hosszú utak keresése;
13. hét: RNS másodlagos szerkezetének előrejelzése, dinamikus programozási algoritmusok, sztochasztikus CF nyelvtanok;
14. hét: Molekulák térszerkezetét is figyelembe vevő mintaillesztési feladat, ennek bonyolultsága;
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.