Programiranje u bioinformatici

ECTS bodovi:
2

Studij:
diplomski

Šifra predmeta:
53272

Opis predmeta

Informatičke vještine danas su vrlo tražene prilikom bioloških istraživanja. Programiranje je postalo nova važna laboratorijska disciplina. Programski jezik Python omogućava brzo pisanje programa, a biološki zadaci se in silico rješavaju upotrebom gotovih biblioteka (np. BioPython) koje se upotrebljavaju u bioinformatici. Uobičajni zadaci su: operacije sa sekvencijama DNA i proteina, programiranje prevođenja sekvencije DNA u sekvenciju proteina, rukovanje s velikim količinama podataka, kreiranje bioloških baza podataka i drugo.

SADRŽAJ PREDMETA

Metodska cjelina 1: 3 predavanja (5h), 3 vježbe (5h) Osnove programiranja na primjeru Python programskog jezika
Sadržaj metodske cjeline

P: Pregled glavnih tipova podataka. Tijek računalnog programa: varijable, petlje, logički operatori. Osnove Jupyter notebook razvojnog okruženja. Glavne naredbe za rad sa datotekama i direktorijima. Pokretanje i izvršavanje računalnog programa. Upoznavanje sa osnovno sintaksom Python jezika. Primjeri programskog koda. Upoznavanje s Linux OS.

V: Grupiranje podataka u tipove na primjeru konkretnog primjera iz bioinformatike. Skiciranje sheme tijeka računalnog programa za rješavanje gore navedenog primjera u računalnom programu Visio. Rad na Jupyter notebook razvojnom okruženju na udaljenom mrežnom poslužitelju. Kopiranje, brisanje, premještanje i otvaranje datoteka.

Ishodi učenja

 

Identificirati različite tipove podataka na biološkim problemima.

Demonstrirati upotrebu petlji "for" i "while".

Nabrojati osnovne metode i klase Python računalnog jezika.

Diskutirati prednosti/mane Linux OS naspram OS zatvorenog tipa (Windows).

Opisati rezultate primjene logičkih operatora.

Razjasniti primjenu "if" deklaracije.

Skicirati tijek računalnog programa.

Generalizirati pojam "klasa" u računalnom jeziku Python.

   
Metodska cjelina 2: 3 predavanja (5h), 3 vježbe (5h), 1 seminar (5h) Rješavanje bioinformatičkih zadataka u Jupyter notebook razvojnom okruženju
Sadržaj metodske cjeline

P: Upoznavanje s Jupyter notebook razvojnim okruženjem. Pojam računalne naredbe. Prevođenje napisanog koda u izvršivi program. Upoznavanje sa jednostavnim bioinformatičkim zadacima. Upotreba Python programskog jezika za izradu bioinformatičkih programa.

V: Formuliranje jednostavnog bioinformatičkog zadatka. Pisanje računalnog programa za rješavanje bioinformatičkih problema u Python jeziku unutar Jupyter notebook razvojnog okružja. Izvršavanje napisanog računalnog programa. Uočavanje grešaka u kodu. Ispravljanje grešaka te ponovno prevođenje I pokretanje programa.

S: Predložiti jedan biološki problem i riješiti ga pisanjem odgovarajućeg računalnog programa u Python jeziku u Jupyter notebook integriranom razvojnom okružju.

Ishodi učenja

 

Demonstrirati poznavanje razvojnog okruženja Jupyter notebook.
Napisati jednostavniji računalni program u jeziku Python.
Definirati i skicirati tok programa.
Identificirati različite elemente Python programa.
Usporediti ulazno-izlazne operacije.

ISHODI UČENJA

  • definirati osnovne paradigme računalnog programiranja i glavne karakteristike računalnih jezika,
  • primijeniti naučenu sintaksu računalnog jezika Python, kontrolirati tok izvršavanja programa, te razlikovati osnovne klase,
  • usporediti osnovne algoritme koji se koriste u bioinformatici i raditi na razvoju vlastitih algoritama korištenjem računalnog jezika Python,
  • stečenim znanjima samostalno rješavati biološke probleme korištenjem postojećih bioinformatičkih računalnih tehnologija.

Nastava

Vrste nastave sati
oznaka naziv
P Predavanja 10
A Auditorne vježbe  
L Laboratorijske vježbe  
PK Vježbe u praktikumu 10
S Seminar 5
T Terenske vježbe  

Nastavni materijali [0]

Naziv datoteke Veličina Ubačeno/mijenjano  

Literatura

Literatura

red. broj Naziv
1. Python for Bioinformatics (Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology) ISBN-978-1138035263
2. Python Programming: An Introduction to Computer Science, 3rd Ed ISBN-978-1590282755
3. BioPython Tutorial: https://biopython.org