Digitalna biotehnologija
Nositelj |
|
ECTS bodovi: |
Studij: |
Šifra predmeta: |
Opis predmeta
Predmet se izvodi prema paradigmi projektnog učenja. Sadržaj je podijeljen u iterativne blokove (module) pri čemu se svaki modul koncipira u mini projekt. Svaki ciklus započinje predavanjima u kojima se studentima približava biotehnološki aspekt zadane teme, zatim se kroz kratka predavanja i vježbe savladava digitalni aspekt (osnove poznavanja programske sintakse - Python, izvori podataka, računalni alati) i konačno studenti u grupama pokušavaju sami pokrenuti računalne alate i interpretirati rezultate. Uz osnovna znanja o relevantim bazama podataka (patentnim, biotehnološkim, bioinformatičkim) studenti bi se upoznali s najkorištenijim računalnim alatima kako bi se čim prije uključili u istraživački rad u biotehnologiji. Velika prednost ovog kolegija jest ta što se kolegij u poptunosti oslanja na računalne resurse, tako da je rano uključivanje studenata u istraživački i projektni rad lakše izvedivo.
M1 Upoznavanje sa najčešće korištenim formatima za pohranu i pretragu korištenjem bioloških sekvencija u biotehnološkim bazama podataka (FASTA, PDB, SCF i FASTQ)
M2 Pristup digitalnim podatcima u biotehnologiji (ENTREZ, SRS, Bioython)
M3 Važnost inovacije u biotehnologiji (https://idea-sandbox.com/)
M4 Primjeri doprinosa digitalne tehnologije u biotehnologiji (glavni izazovi u farmaceutskoj i biotehnološkoj industriji, kako podatci i njihova analiza mogu utjecati na transformaciju tih industrija)
M5 Agilnost i komunikacijske vještine u biotehnologiji – predstavljanje vlastitih rezultata i kolegijalno opažanje
M6 Procjena podataka, izbor tehnika i donošenje odluka o tijeku projekta – na primjeru vlastitih projekata Laboratorija za bioinformatiku
M7 Primjer mini digitalnog biotehnološkog projekta – rad sa konkretnim podatcima kroz Kbase platformu i Python skripte
Literatura
Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think. Viktor Mayer-Schnberger and Kenneth Cukier
Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
Book by Cole Nussbaumer Knaflic
Genentech: The Beginnings of Biotech. Sally Smith Hughes
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython by Wes McKinney