Bioinformatyka

Na ocenę końcową modułu składa się średnia ważona z 3 aktywności studenta:

- oceny ciągłej umiejętności praktycznych (0,2)

- kolokwiów cząstkowych (0,2)

- zaliczenia końcowego – realizacji projektu in silico (0,6)

Zaliczenie wymaga uzyskania oceny pozytywnej z każdej aktywności.

Zaliczenie końcowe ma formę eksperymentu in silico przeprowadzanego w formie analizy przy komputerze. Każdy student przygotowuje analizę będącą studium przypadku obejmujące pełną analizę bioinformatyczną z wykorzystaniem metod analitycznych poznanych w czasie realizacji kursu. Zadanie studenta polega na identyfikacji nowego genu będącego przedmiotem studium.

Każde z zadań w teście ma określoną punktację. Finalnie możliwe jest zdobycie 20 punktów. Skala ocen następująca:

20 pkt bdb

17-19.5 pkt db+

15-16.5 pkt db

12.5-14.5 dst+

11-12 pkt dst

<10.5 ndst

Szczególny nacisk położony jest na poznanie różnych metod stosowanych w analizach bioinformatycznych. W przeprowadzonych pod kierunkiem prowadzącego analizach student nabywa umiejętności wyszukiwania informacji w dostępnych bazach danych, gromadzenia informacji pochodzących z eksperymentów biologicznych oraz podstawowych analiz bioinformatycznych. Ponadto, studenci zapoznają się w metodami analizy danych pochodzących z wysokoprzepustowego sekwencjonowania następnej generacji (NGS). Na zajęciach prowadzący wykorzystuje metody grywalizacji w procesie dydaktycznym przez co prowadzący aktywizuje studentów i z wykorzystaniem cyfrowych narzędzi, jak np. quizy Kahoot lub Mentimeter utrwala ze studentami wiedzę na bieżąco w czasie zajęć. W trakcie zajęć z Bioinformatyki są wykorzystywane treści artykułów oryginalnych i przeglądowych w języku angielskim w celu projektowania eksperymentów oraz analizy i interpretacji ich wyników.

Na ocenę końcową modułu składa się średnia ważona z 3 aktywności studenta:

- oceny ciągłej umiejętności praktycznych (0,2)

- kolokwiów cząstkowych (0,2)

- zaliczenia końcowego – realizacji projektu in silico (0,6)

Zaliczenie wymaga uzyskania oceny pozytywnej z każdej aktywności.

Zaliczenie końcowe ma formę eksperymentu in silico przeprowadzanego w formie analizy przy komputerze. Każdy student przygotowuje analizę będącą studium przypadku obejmujące pełną analizę bioinformatyczną z wykorzystaniem metod analitycznych poznanych w czasie realizacji kursu. Zadanie studenta polega na identyfikacji nowego genu będącego przedmiotem studium.

Każde z zadań w teście ma określoną punktację. Finalnie możliwe jest zdobycie 20 punktów. Skala ocen następująca:

20 pkt bdb

17-19.5 pkt db+

15-16.5 pkt db

12.5-14.5 dst+

11-12 pkt dst

<10.5 ndst

Szczególny nacisk położony jest na poznanie różnych metod stosowanych w analizach bioinformatycznych. W przeprowadzonych pod kierunkiem prowadzącego analizach student nabywa umiejętności wyszukiwania informacji w dostępnych bazach danych, gromadzenia informacji pochodzących z eksperymentów biologicznych oraz podstawowych analiz bioinformatycznych. Ponadto, studenci zapoznają się w metodami analizy danych pochodzących z wysokoprzepustowego sekwencjonowania następnej generacji (NGS). Na zajęciach prowadzący wykorzystuje metody grywalizacji w procesie dydaktycznym przez co prowadzący aktywizuje studentów i z wykorzystaniem cyfrowych narzędzi, jak np. quizy Kahoot lub Mentimeter utrwala ze studentami wiedzę na bieżąco w czasie zajęć. W trakcie zajęć z Bioinformatyki są wykorzystywane treści artykułów oryginalnych i przeglądowych w języku angielskim w celu projektowania eksperymentów oraz analizy i interpretacji ich wyników.

Na ocenę końcową modułu składa się średnia ważona z 3 aktywności studenta:

- oceny ciągłej umiejętności praktycznych (0,2)

- kolokwiów cząstkowych (0,2)

- zaliczenia końcowego – realizacji projektu in silico (0,6)

Zaliczenie wymaga uzyskania oceny pozytywnej z każdej aktywności.

Zaliczenie końcowe ma formę eksperymentu in silico przeprowadzanego w formie analizy przy komputerze. Każdy student przygotowuje analizę będącą studium przypadku obejmujące pełną analizę bioinformatyczną z wykorzystaniem metod analitycznych poznanych w czasie realizacji kursu. Zadanie studenta polega na identyfikacji nowego genu będącego przedmiotem studium.

Każde z zadań w teście ma określoną punktację. Finalnie możliwe jest zdobycie 20 punktów. Skala ocen następująca:

20 pkt bdb

17-19.5 pkt db+

15-16.5 pkt db

12.5-14.5 dst+

11-12 pkt dst

<10.5 ndst

Szczególny nacisk położony jest na poznanie różnych metod stosowanych w analizach bioinformatycznych. W przeprowadzonych pod kierunkiem prowadzącego analizach student nabywa umiejętności wyszukiwania informacji w dostępnych bazach danych, gromadzenia informacji pochodzących z eksperymentów biologicznych oraz podstawowych analiz bioinformatycznych. Ponadto, studenci zapoznają się w metodami analizy danych pochodzących z wysokoprzepustowego sekwencjonowania następnej generacji (NGS). Na zajęciach prowadzący wykorzystuje metody grywalizacji w procesie dydaktycznym przez co prowadzący aktywizuje studentów i z wykorzystaniem cyfrowych narzędzi, jak np. quizy Kahoot lub Mentimeter utrwala ze studentami wiedzę na bieżąco w czasie zajęć. W trakcie zajęć z Bioinformatyki są wykorzystywane treści artykułów oryginalnych i przeglądowych w języku angielskim w celu projektowania eksperymentów oraz analizy i interpretacji ich wyników.

Ocena końcowa modułu to średnia ważona z 3 sposobów weryfikacji aktywności i uczenia studenta:

- oceny ciągłej umiejętności praktycznych (0,2)

- oceny końcowej z kolokwiów cząstkowych (0,2)

- oceny z zaliczenia końcowego – realizacji projektu in silico (0,6)

Uzyskanie pozytywnej oceny końcowej z kolokwiów cząstkowych oraz pozytywnej oceny ciągłej z umiejętności praktycznych jest konieczne, by móc przystąpić do zaliczenia końcowego. Ocena niedostateczna z którejś z tych dwóch form weryfikacji, uniemożliwia przystąpienie do zaliczenia końcowego, a tym samym zaliczenie całego modułu.

Przedmiot koncentruje się na zaawansowanych metodach bioinformatycznych stosowanych w analizie danych biologicznych. Celem zajęć jest rozwijanie umiejętności analizy i interpretacji danych z wykorzystaniem algorytmów i narzędzi bioinformatycznych. Studenci zapoznają się z praktycznymi zastosowaniami bioinformatyki, obejmującymi modelowanie struktur białek, identyfikację genów i promotorów oraz analizę różnicowej ekspresji genów. Szczególny nacisk położony jest na analizę danych wysokoprzepustowych, takich jak te generowane przez technologie sekwencjonowania następnej generacji (NGS). Wykorzystanie oryginalnych artykułów naukowych w języku angielskim stanowi integralny element zajęć, umożliwiając projektowanie eksperymentów oraz interpretację ich wyników w kontekście aktualnych trendów badawczych. Metody dydaktyczne obejmują elementy grywalizacji, interaktywne quizy oraz cyfrowe narzędzia wspierające aktywne uczestnictwo w zajęciach.