BIN310 Utvalgte emner i genomanalyse
English course information
Søk etter andre emner
Velg annet år
Viser emneinfo for studieåret 2014 - 2015.
Emneansvarlige: Torgeir Rhodén Hvidsten
Medvirkende: Niklas Mähler, Lars Gustav Snipen
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Institutt for kjemi, bioteknologi og matvitenskap
Frekvens: Oddetalls-år
Undervises på språk: EN, NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
Minimum 5, maximum 100
Undervises i periode:
Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen, .
Første gang: Studieår 2006-2007
Undervises hvor?:
Emnets innhold:
Det vil være forelesninger og øvingstimer på datasal ukentlig. Det er viktig at studentene jobber med øvingene i forkant av øvingstimene, slik at disse kan benyttes til å oppklare vanskelige deler av pensum.
Læringsutbytte:
KUNNSKAPER: Kjenne de optimale algoritmene for parvise sekvens-sammenstillinger, samt scoringsmodeller for disse. Kjenne til prinsippene bak de heuristiske algoritmene for multiple sekvens-sammenstillinger, samt vanlig brukte evolusjonære modeller for fylogenetiske analyser. Kjenne til hvordan sekvenser kan beskrives med sannsynlighetsmodeller som profiler, ordinære Markov-modeller og skjulte Markov-modeller, kunne trene slike modeller fra data, og bruke dem til å klassifisere sekvenser. Kjenne til hvordan enklere lineære modeller og multivariate metoder kan anvendes i forbindelse med analyse av ekspresjonsdata.
FERDIGHETER: Studentene skal kunne anvende elementer av temaene over, for å løse et større problem i en prosjektoppgave i emnet. Kunne implementere algoritmene i R, og benytte dette script-språket på en effektiv måte for å håndtere store datamengder. Studenten skal kunne presentere fagaktuelt materiale, både muntlig og skriftlig.
Læringsaktiviteter:
En dobbeltforelesning ukentlig. En til to dobbelttimer øving per uke på datasal, med veiledning. Øvingene kan også benyttes til ad-hoc-forelesninger over temaer det ønskes utdypning av. Muntlig presentasjon av skriftlig rapport.
Læringsstøtte:
Aktiv bruk av emnets nettsider.
Pensum:
Vil bli spesifisert ved emnets oppstart.
Forutsatte forkunnskaper:
Introduksjon til bioinformatikk tilsvarende BIN210. Programmering tilsvarende INF120. Statistikk tilsvarende STAT200/STAT210.
Anbefalte forkunnskaper:
Statistikk tilsvarende STAT300 eller STAT310.
Obligatorisk aktivitet:
Det skal skrives en rapport over et tema som vil bli annonsert ved emnets oppstart. Det skal også holdes en muntlig presentasjon av rapporten.
Vurderingsordning:
Skriftlig eksamen, 3,5 timer.
Sensor:
Eksamenen vil godkjennes av en ekstern sensor. Et tilfeldig utvalg på 25 eksamensbesvarelser vil evalueres av ekstern sensor.
Merknader:
Studenter må ha egen laptop til øvinger
Normert arbeidsmengde:
26 t forelesning. 44 t øvinger med veiledning tilstede. 230 t egeninnsats.
Opptakskrav:
Realfag
Undervisningstid:
2 timer forelesning pr. uke, 4 timer øving pr. uke.
Hjelpemidler ved skriftlig eksamen(er): Ingen kalkulator. Ingen andre hjelpem.
Eksamensdetaljer: Skriftlig eksamen: A - E / Ikke bestått