Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Bioinformatika

    A tantárgy angol neve: Bioinformatics

    Adatlap utolsó módosítása: 2018. március 6.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    Villamosmérnöki szak
    Mérnök informatikus szak
    Szabadon választható tantárgy
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIAV10   4/0/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Antal Péter, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiav10
    4. A tantárgy előadója

    Dr. Antal Péter egyetemi docens, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

    Bolgár Bence, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

    Gézsi András, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

    Hullám Gábor, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

    Sárközy Péter, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék


     

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Valószínűségszámítás

    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIMIM201" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVIMIM201", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

    Ajánlott:

    Kötelező:

    NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIMIM201" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVIMIM201", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

    7. A tantárgy célkitűzése

    A molekuláris biológia méréstechnikai fejlődése nagy adattömegeket, majd a hipotézismentes kutatási paradigma megjelenését hozta el az orvosbiológiába. A tárgy a bioinformatika informatikai, statisztikai és számítási aspektusait mutatja be a következő feladatokon keresztül, amelyek kulcsfontosságúak az egészségügyben és a gyógyszeriparban: döntéstámogatás orvosi diagnosztikában és terápiaválasztásban, genetikai és genomikai adatok mérése és integrált elemzése, hatóanyag-célpont predikciós módszerek.

    Az ismertetni kívánt főbb adatmérnöki fogalmak és módszerek a következőek:

    1.      Statisztikai következtetési paradigmák. Többszörös hipotézistesztelés problematikája. Feldúsulás elemzési módszerek.

    2.      Dimenzió csökkentő eljárások, különös tekintettel háttértudást (ontológiákat) kihasználó eljárások.

    3.      Klaszterezési módszerek, különös tekintettel a több hasonlósági mátrixot kezelni képes módszerek.

    4.      Nagy dimenzionalitást és több heterogén reprezentációt kezelő predikciós módszerek, mint például a több kerneles tanulási módszerek.

    5.      Hálózattudomány, molekuláris interakciók hálózatának strukturális tulajdonságai és hálózati diffúziós módszerek.

    6.      Valószínűségi gráfos modellek, következtetési és tanulási algoritmusaik.

    7.      Oksági következtetési paradigmák.

    8.      Szövegbányászati módszerek a bionformatikában.

    9.      Gráfadatbázisok és szemantikus technológiák (gyógyszertudásbázisok, gén-ontológiák, betegség kódrendszerek).

     

    Az elméleti ismereteket a következő valós kutatás-fejlesztés területeken mutatjuk be:

    1.      Biomarker alapú tumordiagnosztika.

    2.      Gyakori betegségek (allergia, asztma, depresszió, szenvedélybetegségek) genetikai háttere.

    3.      Betegségek együtteseinek és hálózatának vizsgálata.

    4.      Az egészséges öregedés jellemzőinek és genetikai hátterének a vizsgálata több faj felhasználásával.

    5.      Hatóanyag-célpont predikció.

    6.      Mellékhatás és új indikációk predikciója gyógyszerek és gyógyszerkombinációk esetén.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    1.      Orvosi döntéstámogatás az onkológiában: döntési hálózatok felhasználása diagnosztikában és terápiaválasztásban.

    2.      Genetikai méréstechnika: genotipizálás, szekvenálás, adattisztítás, pótlás, variánsok hívása.

    3.      Teljes genomi szélességű polimorfizmus adatok statisztikai elemzése a pszichiátriában: adatelőkészítés, egy és többváltozós predikciós módszerek, feldúsulási elemzések, hálózati elemzési módszerek.

    4.      Teljes genom szekvenálási adatok elemzése az öregedéskutatásban: ritka variánsok kezelésének specialitásai.

    5.      Teljes genomi szélességű génexpressziós adatok statisztikai elemzése az immunológiában: hálózati módszerek.

    6.      Betegségek és gének hálózatának elemzése: hálózattudomány az orvosbiológiában és gyógyszerkutatásokban.

    7.      A mindennapi életvitel átfogó adatainak, benne a beteg által jelentett és viselhető érzékelők által gyűjtött adatoknak az elemzése: idősori adatok elemzése.

    8.      Oksági következtetések az öregedéskutatásban génkiütési kísérletek felhasználásával.

    9.      Biomarker elemzési módszerek.

    10.  Tervezett információbegyűjtés és kísérlettervezés.

    11.  Szövegbányászati módszerek a bionformatikában.

    12.  Szemantikus technológiák szerepe a bio- és kemoinformatikában.

    13.  A gyógyszerkutatás fázisai, hatóanyag-célpont predikciós módszerek.

    14.  Ajánlórendszerek a bioinformatikában és gyógyszerkutatásban.

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    Előadás

    A tárgy elméleti része előadás formájában kerül leadásra. Önálló munkára a házi feladat által kerül sor.

    10. Követelmények

    Szorgalmi időszakban: Házi feladat sikeres elkészítése és leadása a félév végéig.

    Vizsgaidőszakban: Szóbeli vizsga. A vizsgára bocsátás feltétele az elfogadott házi feladat.

    Osztályozás: A vizsga osztályzata a szóbeli vizsgán megszerzett jegy.

    11. Pótlási lehetőségek

    A házi feladat bemutatása a pótlási héten még lehetséges különeljárási díj ellenében.

    12. Konzultációs lehetőségek

    Igény esetén, megbeszélés alapján.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Antal Péter - Arany Ádám - Bolgár Bence - Gézsi András - Hajós Gergely - Hullám Gábor - Marx Péter - Millinghoffer András - Poppe László - Sárközy Péter: Bioinformatika: Molekuláris méréstechnikától az orvosi döntéstámogatásig,
    ISBN-13 978-963-2791-80-7, Typotex, 2014

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontaktóra56
    Készülés előadásra12
    Házi feladat elkészítése20
    Készülésvizsgára

    32

    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Antal Péter

    egyetemi docens

    MIT

    Egyéb megjegyzések A tantárgy angol neve: Bioinformatics