At give den studerende en forståelse af bioinformatiske værktøjer, således at den studerende sættes i stand til, ikke blot at løse komplicerede bioinformatiske opgaver, men også at vurdere hvilken metode(r), der egner sig bedst til at finde svaret på et givent biologisk spørgsmål.
Læringsmål:
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
Beregne en parvisalignment-score udfra følgende: Et alignment, en substitutionsmatrix og et gap-penalty scoringssystem.
Fortolke resultatet fra en BLAST databasesøgning, herunder specielt med henblik på at kunne identificere sekvenser, som er homologe til søgesekvensen og heraf kunne foreslå en sandsynlig funktion for denne.
Beskrive hvorledes passende computerprogrammer anvendes til konstruktion af parvise og multiple alignments.
Forklare hvorledes fylogenetiske træer fremstilles ved brug af simple afstandsbaserede og maximum-likelihood metoder.
Redegøre for de vigtigste trin i en microarray analyse, og vurdere hvilke metoder, der er bedst egnet til analysen af et givent dataset.
Beskrive hvorledes frit tilgængelige webservere kan bruges til at forudsige en proteinfoldningstype og til at udregne en strukturmodel på basis af en proteinsekvens.
Forklare de overordnede bioinformatiske principper bag genkendelse af proteinfoldningstyper.
Forklare de enkelte trin i homologimodellering af proteinstruktur.
Konstruere en vægtmatrix udfra et multipelt alignment, og udfra denne beregne similaritetsscoren for en given sekvens.
Fortolke resultatet fra internetværktøjer, der benyttes til at forudsige tilstedeværelsen af gener i en sekvens.
Udtænke og formulere egne forslag til hvorledes et neuralt netværk ville kunne besvare et givent biologisk spørgsmål.
Beskrive et antal metoder til at sammenligne genomer, og kunne diskutere de relative fordele og ulemper ved disse.
Kursusindhold:
Kurset dækker biologiske makromolekyler fra sekvensanalyse over 3D-struktur til forståelse af biologisk funktion på det molekylære niveau. Følgende emner vil blive gennemgået:
• Nukleotid- og aminosyresekvenser: parvis alignment, databasesøgning, multiple alignment, oversigt over databaser, genfinding, fylogenetisk rekonstruktion • Protein og DNA strukturer: strukturel alignment, homologimodellering, threading, overfladeforudsigelse, forudsigelse af protein sekundærstruktur, DNA krumning • Protein og genfunktion: protein dynamik, katalytiske mekanismer, bindingssites og bindingsenergier, docking, energiminimisering, strukturbaseret lægemiddeldesign, forudsigelse af genfunktion • DNA microarrays: analyse af DNA micoarray data, herunder forsøgsplanlægning, normalisering, statistiske tests, clustering, principal component analyse og promoteranalyse
Kurset vil bestå af forelæsninger, diskussioner og computerøvelser, hvor de studerende vil blive introduceret til en række beregningsmetoder og tilgængelige internetværktøjer, der benyttes i feltet.
