Алгоритмы биоинформатики осень 2023: различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
 
(не показано 5 промежуточных версий 2 участников)
Строка 1: Строка 1:
= Общие сведения =
= Общие сведения =
Курс основан на MOOC «[https://www.coursera.org/specializations/bioinformatics '''Bioinformatics Algorithms, An Active Learning Approach''']»  
Курс основан на MOOC «[https://www.coursera.org/specializations/bioinformatics '''Bioinformatics Algorithms, An Active Learning Approach''']»  
* Расписание: уточняется 
* Расписание: четверг, 9:00
* Семестр: 9 (пятый курс)
* Семестр: 9 (пятый курс)
* Форма контроля: экзамен
* Форма контроля: экзамен


= Важные ссылки =   
= Важные ссылки =   
* [https://drive.google.com/drive/folders/1r8hbp5u-hZ609OADs-Nd9_tTkjmhcEzk?usp=sharing Видео занятий и призентации]
* [https://drive.google.com/drive/folders/1oRneVsANx5w-6N_oNKfJ-lFgenGL45XN?usp=sharing Видео занятий и призентации]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHVUfYYv0xkm4VVdzwhw5dElpZyM8pJrE Видео занятий youtube]
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHVUfYYv0xkm4VVdzwhw5dElpZyM8pJrE Видео занятий youtube]
* [https://t.me/joinchat/U6rMF8QO6S7-83aD Телеграм-чат курса]
* [https://t.me/joinchat/U6rMF8QO6S7-83aD Телеграм-чат курса]
Строка 43: Строка 43:
! Deadline
! Deadline
|-
|-
|Topic 1 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 1 || 5 задач || 18.09.2023
|-
|-
|Topic 2 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 2 || 5 задач || 02.10.2023
|-
|-
|Topic 3 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 3 || 5 задач || 16.10.2023
|-
|-
|Topic 4 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 4 || 5 задач || 30.10.2023
|-
|-
|Topic 5 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 5 || 5 задач || 12.11.2023
|-
|-
|Topic 6 || 5 задач || ДД.ММ.2023
|Topic 6 || 5 задач || 26.11.2023
|}
|}


=== Сроки ===
== Сроки ==
* После дедлайна решать задачи на странице Rosalind [https://rosalind.info/problems/list-view/?location=bioinformatics-textbook-track '''Bioinformatics Textbook-Track''']  
* После дедлайна решать задачи на странице Rosalind [https://rosalind.info/problems/list-view/?location=bioinformatics-textbook-track '''Bioinformatics Textbook-Track''']  
* Коды решений и сканы профилей присылать на почту bogdan.d@phystech.edu до ''ДД.ММ.2023''.
* Коды решений и сканы профилей присылать на почту bogdan.d@phystech.edu до ''ДД.ММ.2023''.


= План курса =
= План курса =

Текущая версия от 14:58, 14 ноября 2023

Общие сведения

Курс основан на MOOC «Bioinformatics Algorithms, An Active Learning Approach»

  • Расписание: четверг, 9:00
  • Семестр: 9 (пятый курс)
  • Форма контроля: экзамен

Важные ссылки

Запись на курс

0. Выбор курса в Личном Кабинете

1. Регистрация на платформе Rosalind.info

2. Регистрация на курсе Bioinformatics Algorithms (FIVT_Bioinfo) 2023fall

3. Заполнение заключительной формы

Команда курса

  • Богдан Давид, кафедра Алгоритмов и Технологий Программирования
  • Авторы курса:
    • Pavel Pevzner (University of California, San Diego)
    • Phillip E. C. Compeau (University of California, San Diego)

Учебные ассистенты курса

Критерии получения оценки

  • Оценка = N / 3 * 0.8 + Т * 0.2

N – количество решенных задач

T – активность на занятиях

Задачи

Topic Количество задач Deadline
Topic 1 5 задач 18.09.2023
Topic 2 5 задач 02.10.2023
Topic 3 5 задач 16.10.2023
Topic 4 5 задач 30.10.2023
Topic 5 5 задач 12.11.2023
Topic 6 5 задач 26.11.2023

Сроки

  • После дедлайна решать задачи на странице Rosalind Bioinformatics Textbook-Track
  • Коды решений и сканы профилей присылать на почту bogdan.d@phystech.edu до ДД.ММ.2023.

План курса

  • 1. Где начинается репликация ДНК? (Алгоритмическая разминка, 2 недели)
  • 2. Какие паттерны ДНК действуют как клеточные часы? (Жадные и случайные алгоритмы, 2 недели)
  • 3. Как собирать геномы? (Графовые алгоритмы, 2 недели)
  • 4. Как секвенировать антибиотики? (Алгоритмы грубой силы, 2 недели)
  • 5. Как сравнивать биологические последовательности? (Алгоритмы динамического программирования, 2 недели)
  • 6. Существуют ли хрупкие области в геноме человека? (Комбинаторные алгоритмы, 2 недели)

Материалы

Экзамен

  • Оценка = N / 3 * 0.8 + Т * 0.2

N – количество решенных задач

T – активность на занятиях