BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) GENOMY I ICH ADNOTACJE. Podstawy Bioinformatyki wykład 4

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) GENOMY I ICH ADNOTACJE. Podstawy Bioinformatyki wykład 4"

Transkrypt

1 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) GENOMY I ICH ADNOTACJE Podstawy Bioinformatyki wykład 4

2 GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 2

3 GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 3

4 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE NCBI RefSeq: kompleksowy, zintegrowany, niepowtarzalny dobrze opisany zestaw sekwencji referencyjnych genomy, transkrypty, białka baza niepowtarzalna (non-redundant) informacje sprawdzone (często weryfikowane manualnie) PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 4

5 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE NCBI RefSeq: kompleksowy, zintegrowany, niepowtarzalny dobrze opisany zestaw sekwencji referencyjnych genomy, transkrypty, białka baza niepowtarzalna (non-redundant) PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 5

6 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 6

7 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 7

8 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 8

9 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 9

10 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE Identyfikatory: NM_numer / XM_ numer NP_numer / XP_numer NR_ numer / XR_ numer NC_ numer, NG_ numer mrna białka niekodujące RNA kontigi, sekwencje genomowe N sekwencje uzyskane z wyników eksperymentów X sekwencje z adnotacji (sekwencja została przewidziana np. przez zmapowanie białka do genomu spokrewnionego organizmu) PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 10

11 NCBI REFERENCE SEQUENCE DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 11

12 NCBI GENOME DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 12

13 NCBI GENOME DATABASE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 13

14 NCBI DOWNLOAD FTP (FILE TRANSFER PROTOCOL) PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 14

15 GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 15

16 ENSEMBL Przeglądarka genomów kręgowców Wspiera badania z zakresu genomiki porównawczej, ewolucji i regulacji ekspresji genów Dostępne narzędzia: BLAST, BLAT, BioMart, Variant Effect Predictor (VEP) PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 16

17 ENSEMBL Ensembl EnsemblGenomes EnsemblFungi EnsemblMetazoa EnsemblProtists EnsemblBacteria EnsemblPlants PreEnsembl PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 17

18 ENSEMBL Identyfikatory (Homo sapiens): ENSG Gene ENST Transcript ENSP Protein ENSE Exon Identyfikatory (inne gatunki): ENSFCAT ENSRNOG ENSCAFG ENSBTAT Felis catus Rattus norvegicus Canis lupus familiaris Bos taurus Zagadka: ENST ?? ENSRNOT ?? ENSSSCG ?? PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 18

19 ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 19

20 ANALIZA DANYCH NGS 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 20

21 ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 21

22 ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 22

23 ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 23

24 Na którym chromosomie leży gen BRCA1? Ile ma form splicingowych? ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 24

25 Który transkrypt jest najdłuższy? ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 25

26 Który transkrypt jest najdłuższy? ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 26

27 Downloads Download data via FTP ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 27

28 Downloads Download data via FTP ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 28

29 ENSEMBL Masked and unmasked genome sequences associated with the assembly (contigs, chromosomes etc.) Coordinate-system string: coord_system:version:name:start:end:strand PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 29

30 cdna sequences for Ensembl or ab initio predicted genes. ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 30

31 Non-coding RNA gene predictions. ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 31

32 Protein sequences for Ensembl or ab initio predicted genes. ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 32

33 ENSEMBL GTF Gene sets for each species. These files include annotations of both coding and non-coding genes. GFF3 provides access to all annotated transcripts which make up an Ensembl gene set. PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 33

34 GTF Gene sets for each species. These files include annotations of both coding and non-coding genes ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 34

35 GFF3 provides access to all annotated transcripts which make up an Ensembl gene set ENSEMBL PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 35

36 ENSEMBL TOOLS VEP Analyse your own variants and predict the functional consequences of known and unknown variants PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 36

37 VEP Analyse your own variants and predict the functional consequences of known and unknown variants VEP PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 37

38 VEP Analyse your own variants and predict the functional consequences of known and unknown variants VEP PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 38

39 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 39

40 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART Dataset: Ensembl genes Mouse strains Ensembl Variation Ensembl Regulation PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 40

41 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART Filters Atributes Count Results specifikacja przeszukiwań określenie formatowania danych wyjściowe dostępne rekordy o określonych parametrach wyniki, eksport plików PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 41

42 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 42

43 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 43

44 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 44

45 BioMart Export custom datasets from Ensembl with this data-mining tool BIOMART PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 45

46 GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 46

47 UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 47

48 UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 48

49 PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 49

50 UCSC GEN PAH Gen PAH (enzym hydroksylazy fenyloalaninowej) Na którym chromosomie jest zlokalizowany? Jakiej długości jest sekwencja? PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 50

51 UCSC GEN PAH Gen PAH (enzym hydroksylazy fenyloalaninowej) Ile ma wariantów splicingowych? Ile ma egzonów? PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 51

52 UCSC GEN PAH Gen PAH (enzym hydroksylazy fenyloalaninowej) Czy zawiera elementy powtarzalne? Ile w danym regionie zaobserwowano SNP? PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 52

53 UCSC GEN PAH Gen PAH (enzym hydroksylazy fenyloalaninowej) Gdzie ulega najwyższej ekspresji? PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 53

54 UCSC OPCJE WYŚWIETLANIA PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 54

55 UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 55

56 UCSC TABLE BROWSER Wszystkie znane geny z bazy UCSC dla myszy Chromosome 1 Format BED PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 56

57 UCSC TABLE BROWSER Wszystkie znane geny z bazy UCSC dla myszy Chromosome 1 Format BED PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 57

58 UCSC TABLE BROWSER Wszystkie znane geny z bazy UCSC dla myszy Chromosome 1 Format BED PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 58

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) GENOMY I ICH ADNOTACJE

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) GENOMY I ICH ADNOTACJE BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) GENOMY I ICH ADNOTACJE Podstawy Bioinformatyki wykład 2 PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl UCSC PODSTAWY BIOINFORMATYKI

Bardziej szczegółowo

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE. Pracownia Informatyczna 2

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE. Pracownia Informatyczna 2 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE Pracownia Informatyczna 2 WYBRANE BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE NCBI Ensembl UCSC NATIONAL CENTER FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION NCBI Utworzone

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II BAZA DANYCH NCBI 1. NCBI 2. Dane gromadzone przez NCBI 3. Przegląd baz danych NCBI: Publikacje naukowe Projekty analizy genomów OMIM: fenotypy człowieka

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych - część 2. -przeszukiwanie baz danych -pobieranie danych

Bioinformatyczne bazy danych - część 2. -przeszukiwanie baz danych -pobieranie danych Bioinformatyczne bazy danych - część 2 -przeszukiwanie baz danych -pobieranie danych Numery dostępowe baz danych (accession number) to ciąg liter i cyfr służących jako etykieta identyfikująca sekwencję

Bardziej szczegółowo

ADNOTACJE WARIANTÓW GENETYCZNYCH

ADNOTACJE WARIANTÓW GENETYCZNYCH ADNOTACJE WARIANTÓW GENETYCZNYCH WSTĘP 1. Adnotacja? 2. Klasyfikacja wariantów 3. Sequence Ontology terms 4. Variant Effect Predictor online skrypt 5. Inne źródła adnotacji ADNOTACJA WARIANTÓW 1. Edycja

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1

CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA PROWADZĄCY: Dr Magda Mielczarek (biolog) Katedra Genetyki, pokój nr 21

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2)

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) BIOINFORMATYKA HISTORIA 1. 1982 utworzenie bazy danych GenBank (NIH) dane ogólnodostępne sekwencje nukleotydów 2. Wprowadzenie sekwencji z projektu

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI Joanna Szyda Magdalena Frąszczak Magda Mielczarek WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW NEXT GENERATION METODA NOWEJ GENERACJI Sekwencjonowanie bardzo krótkich fragmentów 50-700 bp DNA unieruchomione na płytce Szybkie

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1)

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) BIOINFORMATYKA HISTORIA 1. 1982 utworzenie bazy danych GenBank (NIH) dane ogólnodostępne sekwencje nukleotydów 2. Wprowadzenie sekwencji z projektu

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing. Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing. Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno Macierze tkankowe TMA ang. Tissue microarray Technika opisana w 1987 roku (Wan i

Bardziej szczegółowo

GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE

GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE Bioinformatyka, wykład 3 (21.X.2008) krzysztof_pawlowski@sggw.waw.pl tydzień temu Gen??? Biologiczne bazy danych historia Biologiczne bazy danych najważniejsze

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i R/Bioconductor

Bazy danych i R/Bioconductor Bazy danych i R/Bioconductor Praca z pakietem biomart Zagadnienia RStudio Oprogramowanie BioMart Pakiet biomart wprowadzenie funkcje biomart przykładowe zastosowania RStudio RStudio http://www.rstudio.com/

Bardziej szczegółowo

Public gene expression data repositoris

Public gene expression data repositoris Public gene expression data repositoris GEO [Jan 2011]: 520 k samples 21 k experiments Homo, mus, rattus Bos, sus Arabidopsis, oryza, Salmonella, Mycobacterium et al. 17.01.11 14 17.01.11 15 17.01.11 16

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl

Bioinformatyka. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Bioinformatyka Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Bazy danych biologicznych Bazy danych sekwencji nukleotydowych Pierwotne bazy danych (ang. primary database) Wykorzystywane do zbierania

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych

Bioinformatyczne bazy danych Bioinformatyczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka jest nauką integrującą różne dziedziny wiedzy Gruca (2010) Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka obejmuje technologie wykorzystujące

Bardziej szczegółowo

Przeglądarki genomowe

Przeglądarki genomowe Przeglądarki genomowe Popularne typy danych w nowoczesnych naukach biologicznych obejmują: sekwencje genomu sekwencje transkryptomu sekwencje proteomu epigenom adnotacje: geny, eksony, introny, izoformy,

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Wykład 2 (12.X.2010) I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) Krzysztof Pawłowski

Bioinformatyka. Wykład 2 (12.X.2010) I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) Krzysztof Pawłowski Bioinformatyka Wykład 2 (12.X.2010) I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) Krzysztof Pawłowski tydzień temu Co to jest bioinformatyka Sekwencjonowanie genomów historia Metagenomika Wykład 2 spis treści

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI

ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK MAGDA MIELCZAREK WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych...

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych... Przedmowa... XI Część pierwsza Wprowadzenie i biologiczne bazy danych 1 Wprowadzenie... 3 Czym jest bioinformatyka?... 5 Cele... 5 Zakres zainteresowań... 6 Zastosowania... 7 Ograniczenia... 8 Przyszłe

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Michał Bereta

Bioinformatyka. Michał Bereta Bioinformatyka Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Bazy danych biologicznych Bazy danych sekwencji nukleotydowych Pierwotne bazy danych (ang. primary database) Wykorzystywane do zbierania

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka, edycja 2016/2017, laboratorium

Bioinformatyka, edycja 2016/2017, laboratorium Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: dr Jacek Śmietański Mikromacierze 1. Mikromacierze wprowadzenie Mikromacierze to technologia pozwalająca na pomiar aktywności genów w komórce.

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych

Bioinformatyczne bazy danych Bioinformatyczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka jest nauką integrującą różne dziedziny wiedzy Gruca (2010) http://bioinformaticsonline.com/file/view/4482/bioinformatics-definitions-and-applications

Bardziej szczegółowo

Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych

Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie metod obliczeniowych do badania

Bardziej szczegółowo

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry ANALIZA DANYCH 1. Wykład wstępny 2. Charakterystyka danych 3. Analiza wstępna genomiczna charakterystyka cech 4. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna 5. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna

Bardziej szczegółowo

Glimmer umożliwia znalezienie regionów kodujących

Glimmer umożliwia znalezienie regionów kodujących Narzędzia ułatwiające identyfikację właściwych genów GLIMMER TaxPlot Narzędzia ułatwiające amplifikację tych genów techniki PCR Primer3, Primer3plus PrimerBLAST Reverse Complement Narzędzia ułatwiające

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH

BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH http://theta.edu.pl/ Podstawy Bioinformatyki II BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH 1 Czym jest bioinformatyka? 2 Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

Budowa kwasów nukleinowych

Budowa kwasów nukleinowych Bioinformatyka (wykład monograficzny) wykład 2. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas Budowa kwasów nukleinowych Kwasy nukleinowe (DA i RA) zbudowane są z nukleotydów

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 5/6. Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST.

Ćwiczenie 5/6. Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST. Ćwiczenie 5/6 Informacja genetyczna i geny u różnych grup organizmów. Porównywanie sekwencji nukleotydowych w bazie NCBI z wykorzystaniem BLAST. Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. Informacja genetyczna u

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online

Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online Techniki molekularne ćw. 5 1 z 13 Ćwiczenia nr 5. Wykorzystanie baz danych i narzędzi analitycznych dostępnych online I. Zasoby NCBI Strona: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ stanowi punkt startowy dla eksploracji

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański BIOINFORMATYKA edycja 2016 / 2017 wykład 11 RNA dr Jacek Śmietański jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl http://jaceksmietanski.net Plan wykładu 1. Rola i rodzaje RNA 2. Oddziaływania wewnątrzcząsteczkowe i struktury

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczne bazy danych

Bioinformatyczne bazy danych Bioinformatyczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka jest nauką integrującą różne dziedziny wiedzy Gruca (2010) Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka obejmuje technologie wykorzystujące

Bardziej szczegółowo

października 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II

października 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II 10 października 2013: Elementarz biologii molekularnej www.bioalgorithms.info Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II Komórka: strukturalna i funkcjonalne jednostka organizmu żywego Jądro komórkowe: chroniona

Bardziej szczegółowo

Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji. Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Podstawy bioinformatyki sekwencjonowanie nowej generacji Magda Mielczarek Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Rozwój technologii i przyrost danych Wzrost olbrzymiej ilości i objętości

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2010/2011. Krzysztof Pawłowski

Bioinformatyka. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2010/2011. Krzysztof Pawłowski Bioinformatyka wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2010/2011 Krzysztof Pawłowski Wykład 5.X.2010 Co to jest bioinformatyka? Program wykładów Zastosowanie bioinformatyki: sekwencjonowanie

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka

Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka Słowo wstępne XIII Przedmowa XV 1. Bioinformatyka i Internet Andreas D. Baxevanis 1 1.1. Podstawy Internetu 2 1.2. Połączenie z Internetem

Bardziej szczegółowo

Kontakt.

Kontakt. BIOINFORMATYKA i BIOLOGIA OBLICZENIOWA Kontakt Małgorzata.Kotulska@pwr.edu.pl Katedra Inżynierii Biomedycznej WPPT http://www.kotulska-lab.pwr.wroc.pl/forstudents/ D1 pok. 115 Konsultacje : czwartek 17.05-18.55

Bardziej szczegółowo

Jest to dziedzina biologiczna wywodząca się z biotechnologii. Bioinformatyka

Jest to dziedzina biologiczna wywodząca się z biotechnologii. Bioinformatyka Wstęp do obsługi biologicznych baz danych i analizy porównawczej białek i genów Katedra Fizjologii i Biotechnologii Roślin Pok. 113 CB jan.jastrzebski@uwm.edu.pl bioinformatyka@gmail.com www.ebiology.net

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Krzysztof Pawłowski. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2012 / 2013

Bioinformatyka. Krzysztof Pawłowski. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2012 / 2013 Bioinformatyka wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2012 / 2013 Krzysztof Pawłowski Wykład 8.X.2012 Co to jest bioinformatyka? Program wykładów Zastosowanie bioinformatyki: sekwencjonowanie

Bardziej szczegółowo

Database resources of the National Center for Biotechnology Information. Magdalena Malczyk

Database resources of the National Center for Biotechnology Information. Magdalena Malczyk Database resources of the National Center for Biotechnology Information Magdalena Malczyk NCBI NCBI = National Center for Biotechnology Information Założone w 1998 r. Cel: rozwijanie systemów informatycznych

Bardziej szczegółowo

Różnorodność osobników gatunku

Różnorodność osobników gatunku ALEKSANDRA ŚWIERCZ Różnorodność osobników gatunku Single Nucleotide Polymorphism (SNP) Różnica na jednej pozycji, małe delecje, insercje (INDELs) SNP pojawia się ~1/1000 pozycji Można je znaleźć porównując

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i biologia

Bazy danych i biologia Bazy danych i biologia Biologiczne Aplikacje Baz Danych Politechnika Poznańska dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl Biological databases play a central role in bioinformatics. They offer

Bardziej szczegółowo

Pytania i odpowiedzi

Pytania i odpowiedzi Pytania i odpowiedzi PCA PCA a MDS - PCA bazuje na macierzy kowariancji, MDS bazuje na macierzy dystansów genetycznych Będą identyczne jeśli kowariancja będzie równa odległości euklidesowej. W badaniach

Bardziej szczegółowo

Ekspresja genów. A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2

Ekspresja genów.   A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 ALEKSANDRA ŚWIERCZ Ekspresja genów http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020757.html A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 Różnice między eksperymentem mikromacierzowym a RNA-seq Przy użyciu mikromacierzy

Bardziej szczegółowo

POPULARNE POLECENIA SKRYPTY. Pracownia Informatyczna 2

POPULARNE POLECENIA SKRYPTY. Pracownia Informatyczna 2 SKRYPTY Pracownia Informatyczna 2 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 2 cal wyświetlenie kalendarza Składnia: cal 2017, cal Polecenie cal

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI PODSTAWY BIOINFORMATYKI Prowadzący: JOANNA SZYDA ADRIAN DROśDś WSTĘP 1. Katedra Genetyki badania bioinformatyczne 2. Tematyka przedmiotu 3. Charakterystyka wykładów 4. Charakterystyka ćwiczeń 5. Informacje

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka wykład I.2009

Bioinformatyka wykład I.2009 Bioinformatyka wykład 13 20.I.2009 biologia systemów biologiczne dane wielowymiarowe Krzysztof Pawłowski Krzysztof_Pawlowski@sggw.pl 2009-01-22 1 Plan wykładu Biologia systemów Bazy danych ekspresji genów

Bardziej szczegółowo

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Alfabet kwasów nukleinowych jest stosunkowo ubogi!!! Dla sekwencji DNA (RNA) stosuje się zasadniczo*

Bardziej szczegółowo

Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2

Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 ALEKSANDRA ŚWIERCZ Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 Ekspresja genów http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020757.html A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI

ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Podstawy Bioinformatyki lab 1 PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 1 BIOINFORMATYKA Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 ul. Kożuchowska

Bardziej szczegółowo

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Alfabet kwasów nukleinowych jest stosunkowo ubogi!!! Dla sekwencji DNA (RNA) stosuje się zasadniczo*

Bardziej szczegółowo

Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka. Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz

Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka. Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz Ewolucja molekularna człowieka okiem bioinformatyka Justyna Wojtczak Jarosław Jeleniewicz Informatyka w biologii - bioinformatyka Jest to szeroka dziedzina zajmująca się tworzeniem zaawansowanych baz danych,

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Bazy danych. Wykład 3. E. Banachowicz. Wykład monograficzny Bioinformatyka. Wykład 3, Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Bioinformatyka. Bazy danych. Wykład 3. E. Banachowicz. Wykład monograficzny Bioinformatyka. Wykład 3, Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM Bioinformatyka Wykład 3. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas Bazy danych Wykład 3, 2008 1 Niesekwencyjne BazyDanych bibliograficzne kliniczne ścieżek metabolicznych

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 2 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW 1. Sekwencjonowanie genomów 2. Automatyzacja sekwencjonowania 3. 1 000 (human) Genomes project 4. 1 000 Bull Genomes project

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW DOPASOWYWANIE SEKWENCJI 1. Miary podobieństwa sekwencji aminokwasów 2. Zastosowanie programów: CLUSTAL OMEGA BLAST Copyright 2013, Joanna Szyda

Bardziej szczegółowo

Biologiczne bazy i modele danych

Biologiczne bazy i modele danych Biologiczne bazy i modele danych Przełom XX i XXI wieku to okres dynamicznego rozwoju programów sekwencjonowania genomów: 1995 genom Haemophilus influenzae 1997 genom E. coli 1997 genom drożdży S. cerevisiae

Bardziej szczegółowo

Bazy i modele danych

Bazy i modele danych Bazy i modele danych Przełom XX i XXI wieku to okres dynamicznego rozwoju programów sekwencjonowania genomów: 1995 genom Haemophilus influenzae 1997 genom E. coli 1997 genom drożdży S. cerevisiae 1998

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 DOPASOWANIE SEKWENCJI DOPASOWANIE SEKWENCJI 1. Dopasowanie sekwencji - definicja 2. Wizualizacja dopasowania sekwencji 3. Miary podobieństwa sekwencji 4. Przykłady programów

Bardziej szczegółowo

Sekwencjonowanie, przewidywanie genów

Sekwencjonowanie, przewidywanie genów Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański Sekwencjonowanie, przewidywanie genów 1. Technologie sekwencjonowania Genomem nazywamy sekwencję

Bardziej szczegółowo

CZĘŚĆ III OPISPRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA (OPZ)

CZĘŚĆ III OPISPRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA (OPZ) INSTYTUT IMMUNOLOGII I TERAPII DOŚWIADCZALNEJ im. Ludwika Hirszfelda Polska Akademia Nauk ul. Rudolfa Weigla 12, 53-114 Wrocław tel. / fax. (4871) 37-09-997, http://www.iitd.pan.wroc.pl NIP: 896-000-56-96;

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Rodzaje Mutacji

Bioinformatyka. Rodzaje Mutacji Bioinformatyka (wykład monograficzny) wykład 3. E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas Rodzaje Mutacji zmienność sekwencji (sequence variation) mutacje polimorfizm

Bardziej szczegółowo

PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI

PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki - projekt 3. Charakterystyka przedmiotu 4. Kontakt 5. Literatura Copyright 2017 Joanna Szyda KATEDRA

Bardziej szczegółowo

Wykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki

Wykład Bioinformatyka 2012-09-24. Bioinformatyka. Wykład 7. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM. Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki Bioinformatyka Wykład 7 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas 1 Plan Bioinformatyka Ewolucyjne podstawy Bioinformatyki Filogenetyka Bioinformatyczne narzędzia

Bardziej szczegółowo

Instrukcja migracji PREMIUM. Mendeley_Migration_Guide_Polish.indd 1

Instrukcja migracji PREMIUM. Mendeley_Migration_Guide_Polish.indd 1 Instrukcja migracji PREMIUM Mendeley_Migration_Guide_Polish.indd 1 Jak przenieść swoje źródła z innych narzędzi literaturowych do Mendeley Jedną z korzyści płynących z korzystania z Mendeley jest możliwość

Bardziej szczegółowo

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych??? Alfabet kwasów nukleinowych jest stosunkowo ubogi!!! Dla sekwencji DNA (RNA) stosuje się zasadniczo*

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 2008-04-30. Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Wykład 10 2008-04-30. Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM Bioinformatyka Wykład 9 E. Banachowicz Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM http://www.amu.edu.pl/~ewas 1 Konsekwencje zestawieo wielu sekwencji - rodziny białkowe, domeny, motywy i wzorce 2 Bioinformatyka,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I PROJEKTY POZNANIA INNYCH GENOMÓW 1 400 2009 2010 1 200 2011 2012 1 000 800 600 400 200 986 1153 1285 914 954 717 759 757 251 254 889 0 23 ukończone

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH Magda Mielczarek Podstawy Bioinformatyki 1 Organizacja zajęć mgr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 magda.mielczarek@up.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Hiperfenyloalaninemie

Hiperfenyloalaninemie Hiperfenyloalaninemie Fenyloalanina jest aminokwasem egzogennym, czyli takim, którego organizm człowieka nie potrafi samodzielnie produkować, w związku z czym musi on być dostarczany z pożywieniem. Hiperfenyloalaninemie

Bardziej szczegółowo

Od jakiego pułapu startujemy? matematyka

Od jakiego pułapu startujemy? matematyka dla biotechnologów Wykład 2 Definicja bioinformatyki Od jakiego pułapu startujemy? Zakładamy, że te pojęcia są w małym palcu: DNA, RNA struktura, funkcje, rodzaje Genom Białka struktury, funkcje, rodzaje,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP PODSTAWY BIOINFORMATYKI 11 BAZA DANYCH HAPMAP WSTĘP 1. SNP 2. haplotyp 3. równowaga sprzężeń 4. zawartość bazy HapMap 5. przykłady zastosowań Copyright 2013, Joanna Szyda HAPMAP BAZA DANYCH HAPMAP - haplotypy

Bardziej szczegółowo

Searching for SNPs with cloud computing

Searching for SNPs with cloud computing Ben Langmead, Michael C Schatz, Jimmy Lin, Mihai Pop and Steven L Salzberg Genome Biology November 20, 2009 April 7, 2010 Problem Cel Problem Bardzo dużo krótkich odczytów mapujemy na genom referencyjny

Bardziej szczegółowo

Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii

Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii 1. Technologia rekombinowanego DNA jest podstawą uzyskiwania genetycznie zmodyfikowanych organizmów 2. Medycyna i ochrona zdrowia

Bardziej szczegółowo

Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej

Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej rozdzielczości jest sekwencja nukleotydowa -mapowanie fizyczne genomu

Bardziej szczegółowo

"Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu."

Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu. "Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu." Dr Kaja Milanowska Instytut Biologii Molekularnej i Biotechnologii UAM VitaInSilica sp. z o.o. Warszawa, 9 lutego 2015 Dane biomedyczne 1)

Bardziej szczegółowo

Pliki z Banku File Transfer Light

Pliki z Banku File Transfer Light Opcja Lista Plików z Banku przedstawia listę zamówień plików, które mogą być pobierane z Danske Banku. Aby obejrzeć listę muszisz stworzyć rejestrację pliku w tym celu wybierz Utwórz ZamówieniePliku. Opcja

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne systemy ekspresji genów

Nowoczesne systemy ekspresji genów Nowoczesne systemy ekspresji genów Ekspresja genów w organizmach żywych GEN - pojęcia podstawowe promotor sekwencja kodująca RNA terminator gen Gen - odcinek DNA zawierający zakodowaną informację wystarczającą

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska. BIOINFORMATYKA i BIOLOGIA OBLICZENIOWA

Politechnika Wrocławska. BIOINFORMATYKA i BIOLOGIA OBLICZENIOWA BIOINFORMATYKA i BIOLOGIA OBLICZENIOWA Kontakt Katedra Inżynierii Biomedycznej Konsultacje D1 pok. 115 Poniedziałek 10.00-12.00 Poniedziałek 15.00-17.00 Małgorzata.Kotulska@pwr.edu.pl Materiały: http://www.kotulska-lab.pwr.wroc.pl/forstudents/

Bardziej szczegółowo

Wrodzony przerost nadnerczy

Wrodzony przerost nadnerczy Wrodzony przerost nadnerczy Geny i zespoły genetyczne Gen Choroba/objawy Sposób dziedziczenia Znane warianty chorobotwórcze CYP11B1 Wrodzony przerost nadnerczy AD/AR 22 CYP17A1 Wrodzony przerost nadnerczy

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyczna analiza danych. Wykład 1 Dr Wioleta Drobik-Czwarno Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Bioinformatyczna analiza danych. Wykład 1 Dr Wioleta Drobik-Czwarno Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Bioinformatyczna analiza danych Wykład 1 Dr Wioleta Drobik-Czwarno Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Sprawy organizacyjne Prowadzący przedmiot: Dr Wioleta Drobik-Czwarno koordynator przedmiotu,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE WSTĘP 1. Mikromacierze ekspresyjne tworzenie macierzy przykłady zastosowań 2. Mikromacierze SNP tworzenie macierzy przykłady zastosowań MIKROMACIERZE EKSPRESYJNE

Bardziej szczegółowo

Profilowanie somatyczne BRCA1, BRCA2

Profilowanie somatyczne BRCA1, BRCA2 Profilowanie somatyczne BRCA1, BRCA2 Nowotwór złośliwy rozwija się w momencie, gdy w DNA komórek nagromadzone zostaną liczne mutacje. Od rodzaju tych mutacji zależy dobór właściwego schematu leczenia,

Bardziej szczegółowo

2014-03-26. Analiza sekwencji promotorów

2014-03-26. Analiza sekwencji promotorów 2014-03-26 Analiza sekwencji promotorów 1 2014-03-26 TFy tworzą zawiły układ regulacyjny, na który składają się różne oddziaływania białko białko poprzez wytworzenie PĘTLI Specyficzne TFy Ogólne TFy Benfey,

Bardziej szczegółowo

Ekologia molekularna. wykład 11

Ekologia molekularna. wykład 11 Ekologia molekularna wykład 11 Sekwencjonowanie nowej generacji NGS = next generation sequencing = high throughput sequencing = massive pararell sequencing =... Różne techniki i platformy Illumina (MiSeq,

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie podobnych sekwencji w bazach danych. Wyszukiwanie w sekwencji nukleotydów czy aminokwasów? Czułość i selektywność

Wyszukiwanie podobnych sekwencji w bazach danych. Wyszukiwanie w sekwencji nukleotydów czy aminokwasów? Czułość i selektywność Wersja 1.05 Wprowadzenie do Informatyki Biomedycznej Wykład 3: Wyszukiwanie w bazach sekwencji Przewidywanie genów Wydział Informatyki PB Marek Krętowski pokój 206 e-mail: m.kretowski@pb.edu.pl http://aragorn.pb.bialystok.pl/~mkret

Bardziej szczegółowo

Strona 1 NUMPAGES INSTRUKCJA OBSŁUGI KARTY DARK. CENTRUM USŁUG ZAUFANIA SIGILLUM Wersja 1.0

Strona 1 NUMPAGES INSTRUKCJA OBSŁUGI KARTY DARK. CENTRUM USŁUG ZAUFANIA SIGILLUM Wersja 1.0 Strona 1 INSTRUKCJA OBSŁUGI KARTY DARK CENTRUM USŁUG ZAUFANIA SIGILLUM Wersja 1.0 Strona 2 Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Instalacja oprogramowania... 4 3. Korzystanie z oprogramowania... 7 3.1. IDProtect

Bardziej szczegółowo

Samouczek: Konstruujemy drzewo

Samouczek: Konstruujemy drzewo ROZDZIAŁ 2 Samouczek: Konstruujemy drzewo Po co nam drzewa filogenetyczne? Drzewa filogenetyczne często pojawiają się dzisiaj w pracach z dziedziny biologii molekularnej, które nie mają związku z filogenetyką

Bardziej szczegółowo

Historia Bioinformatyki

Historia Bioinformatyki Historia Bioinformatyki 1859 Darwin i Wallace opublikowali O powstaniu gatunku 1865 Mendel eksperymentując z grochem, wykazuje, że cechy dziedziczą się w odrębnych jednostkach 1869 Meischer wyizolował

Bardziej szczegółowo

Przytarczyce, zaburzenia metabolizmu wapnia

Przytarczyce, zaburzenia metabolizmu wapnia Przytarczyce, zaburzenia metabolizmu wapnia Geny i zespoły genetyczne Gen Choroba/objawy Sposób dziedziczenia Znane warianty chorobotwórcze BSND Zespół Barttera, Głuchota czuciowo-nerwowa AR 10 CASR Nadczynność

Bardziej szczegółowo

Systemy wbudowane. Poziomy abstrakcji projektowania systemów HW/SW. Wykład 9: SystemC modelowanie na różnych poziomach abstrakcji

Systemy wbudowane. Poziomy abstrakcji projektowania systemów HW/SW. Wykład 9: SystemC modelowanie na różnych poziomach abstrakcji Systemy wbudowane Wykład 9: SystemC modelowanie na różnych poziomach abstrakcji Poziomy abstrakcji projektowania systemów HW/SW 12/17/2011 S.Deniziak:Systemy wbudowane 2 1 Model czasu 12/17/2011 S.Deniziak:Systemy

Bardziej szczegółowo

Camspot 4.4 Camspot 4.5

Camspot 4.4 Camspot 4.5 User manual (addition) Dodatek do instrukcji obsługi Camspot 4.4 Camspot 4.5 1. WiFi configuration 2. Configuration of sending pictures to e-mail/ftp after motion detection 1. Konfiguracja WiFi 2. Konfiguracja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych czynników biologicznych i ich wykorzystanie w identyfikacji zagrożenia biologicznego.

Bazy danych czynników biologicznych i ich wykorzystanie w identyfikacji zagrożenia biologicznego. Bazy danych czynników biologicznych i ich wykorzystanie w identyfikacji zagrożenia biologicznego. ppłk. Dr lek. wet. Marcin Niemcewicz Ośrodek Diagnostyki i Zwalczania Zagrożeń Biologicznych Wojskowego

Bardziej szczegółowo

ISBN 978-83-89244-90-1

ISBN 978-83-89244-90-1 ISBN 978-83-89244-90-1 9 788389 244901 Notka biograficzna Aleksandra Gruca jest inżynierem, bioinformatykiem. Od początku swojej pracy naukowej koncentruje się na zagadnieniach związanych z zastosowaniem

Bardziej szczegółowo

Acrodermatitis enteropathica

Acrodermatitis enteropathica Acrodermatitis enteropathica Acrodermatitis enteropathica (zespół Brandta) to choroba związana z uszkodzeniem białka odpowiedzialnego za wchłanianie cynku. Objawy choroby ujawniają się w pierwszych miesiącach

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka 2 (BT172) Struktura i organizacja kursu

Bioinformatyka 2 (BT172) Struktura i organizacja kursu Bioinformatyka 2 (BT172) Wykład 1 Struktura i organizacja kursu dr Krzysztof Murzyn adiunkt w Zakładzie Biofizyki WBtUJ pok. B028, tel. 664-6379 10.X.2005 PODSTAWOWE INFORMACJE 9 godz. wykładów (45 min,

Bardziej szczegółowo

Motywacja. Do tej pory: Dzisiaj:

Motywacja. Do tej pory: Dzisiaj: GENE SET ENRICHMENT Motywacja Do tej pory: Gen traktowany jest niezależnie Konieczna jest korekcja dla wielokrotnego testowania (FDR) Wynikowa lista interesujących genów jest zmienna Biologiczna interpretacja

Bardziej szczegółowo

Rak płuc. Gen Choroba/objawy Sposób dziedziczenia. CDKN2A Czerniak, Rak trzustki, Rak płuca, Zespół predyspozycji do nowotworów AD 26

Rak płuc. Gen Choroba/objawy Sposób dziedziczenia. CDKN2A Czerniak, Rak trzustki, Rak płuca, Zespół predyspozycji do nowotworów AD 26 Rak płuc Rak płuc jest jednym z najczęstszych nowotworów i od lat charakteryzuje się największą śmiertelnością. W Polsce rokrocznie zapada na niego około 19 000 osób. Większość przypadków raka płuc jest

Bardziej szczegółowo

Transkryptomika porównawcza wybranych gatunków zwierząt morskich mgr Magdalena Małachowicz

Transkryptomika porównawcza wybranych gatunków zwierząt morskich mgr Magdalena Małachowicz Transkryptomika porównawcza wybranych gatunków zwierząt morskich mgr Magdalena Małachowicz Transkryptomika dotyczy badania pełnego zestawu transkryptów (cząsteczek RNA syntetyzowanych na matrycy DNA na

Bardziej szczegółowo