PB050 Modelování a predikce v systémové biologii

Fakulta informatiky
podzim 2015
Rozsah
1/1. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. David Šafránek, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Čt 8:00–9:50 C511
Předpoklady
Jedná se o mezioborový kurz vhodný pro rozšíření bakalářských znalostí studentů všech oborů. Kurz je doporučen zejména pro studenty oboru Bioinformatika.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Absolventi tohoto kurzu budou schopni:
pochopit základní principy kvantitativního modelování,
porozumět problematice konstrukce dynamických modelů komplexních systémů v oblasti biologických procesů;
uplatnit základní informatické a matematické principy v oblasti modelování a analýzy komplexních systémů se specifickým zaměřením na biologické systémy;
efektivně použít volně dostupné softwarové nástroje pro modelování a analýzu biologických procesů;
modelovat a analyzovat dynamické vlastnosti interakčních sítí
Osnova
  • Základní pojmy: živý organismus jako systém s přesně definovanou strukturou a chováním, in silico model, abstrakce, simulace a predikce, validace modelu.
  • Specifikace biologického modelu: biologické sítě a dráhy, statické vlastnosti rozsáhlých sítí, motivy.
  • Dynamické modely. Modelování a simulace biologických procesů: deterministický (populační) model chemických reakcí a regulací, predikce dynamických vlastností, použití matematických a informatických nástrojů (COPASI, Dizzy).
  • Emergentní vlastnosti dynamiky, jejich specifikace a analýza, použití informatických nástrojů (BioCHAM).
  • Příklady modelů: genetická regulační síť bakterie E. coli, modely syntézy lokomočních orgánů a chemotaxe, stresové modely.
  • Pojem stochasticity v dynamice biologických systémů, základní principy stochastických (populačních) modelů, chemical master equation, Monte Carlo simulace.
  • Parametrizace modelu, robustnost a citlivost.
Literatura
    doporučená literatura
  • VRIES, Gerda de. A course in mathematical biology : quantitative modeling with mathematical and computational methods. Philadelphia, Pa.: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2006, xii, 309. ISBN 0898716128. URL info
  • ALON, Uri. An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits. Chapman & Hall/Crc, 2006. info
  • WILKINSON, Darren James. Stochastic modelling for systems biology. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2006, 254 s. ISBN 1584885408. info
    neurčeno
  • NOBLE, Denis. Music of life : biology beyond the genome. Oxford: Oxford University Press, 2006, xiii, 153. ISBN 9780199295739. info
  • System modeling in cell biology : from concepts to nuts and bolts. Edited by Zoltan Szallasi - Jorg Stelling - Vipul Periwal. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2006, xiv, 448. ISBN 0262195488. info
  • Computational modeling of genetic and biochemical networks. Edited by James M. Bower - Hamid Bolouri. Cambridge: Bradford Book, 2001, xx, 336. ISBN 0262524236. info
Výukové metody
pravidelné přednášky, nepovinné domácí cvičení, skupinové semestrální projekty
Metody hodnocení
Předmět je zakončen písemnou zkouškou, součástí hodnocení je vypracování semestrálního projektu. Projekt představuje 50% závěrečného hodnocení.
Navazující předměty
Informace učitele
http://www.fi.muni.cz/~xsafran1/PB050/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2009, podzim 2010, podzim 2011, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.