МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГАОУ ВО "Новосибирский национальный
исследовательский государственный университет"
Факультет естественных наук
УТВЕРЖДАЮ
Декан ФЕН НГУ, профессор
_______________
«29» августа 2014 г.
Рабочая программа дисциплины
Статистическая геномика
Направление подготовки
Биология 06.03.01
Профиль подготовки
«Генетика»
Квалификация (степень) выпускника
Академический бакалавр
Форма обучения
Очная
Новосибирск 2014
Аннотация рабочей программы
Дисциплина «Статистическая геномика» является частью ООП по направлению подготовки «06.03.01 Биология», профиль «Генетика», Дисциплина реализуется на факультете естественных наук Национального исследовательского университета Новосибирский государственный университет кафедрой цитологии и генетики ФЕН НГУ для студентов 4 курса.
Дисциплина нацелена на формирование общепрофессиональных компетенций ОПК-1, ОПК-7, ОПК-8, профессиональных компетенций ПК-4, ПК-8 выпускника.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: 10 ч. - лекции, 10 ч. – лабораторные работы, 16 ч. - самостоятельная работа студента, интерактивная форма - консультации – 6 ч.
Промежуточный контроль в виде упражнений и вопросов, рубежный контроль - в форме экзамена.
Общая трудоемкость дисциплины составляет 1 зачетную единицу, 36 академических часов.
1. Цели освоения дисциплины
Дисциплина «Статистическая геномика» предназначена для студентов-биологов 4-го курса, специализирующихся на кафедре генетики и информационной биологии. Курс включает лекции и практические занятия в компьютерном классе.
Основной целью освоения дисциплины является ознакомление студентов с современными компьютерными и теоретическими методами статистической геномики и генетического картирования сложных признаков в аутбредных популяциях. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:
· Определить специфику генетического анализа в аутбредных популяциях;
· Дать обзор современных методов генетического картирования, обратив особое внимание на их ограничения и особенности интерпретации результатов;
· Охарактеризовать основные направления исследований в области статистической геномики;
· Проиллюстрировать различные методические подходы на примере анализа моделированных и реальных данных.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина «Статистическая геномика» является профилирующей частью ООП профиля «Генетика»
Дисциплина «Статистическая геномика» опирается на следующие дисциплины данной ООП:
· «Генетика» (весь круг вопросов, связанных с явлением наследственности и изменчивости)
· «Цитология» (механизмы митоза и мейоза, структуры и функции хромосом, структурной организации клеточных процессов);
· «Молекулярная биология» (молекулярные механизмы реализации генетической информации, репликации, репарации);
· «Эволюционное учение» (механизмы возникновения полиморфизма и факторы, формирующие изменчивость в популяциях);
· «Биометрия», «Теория вероятности и математическая статистика» (случайные величины, моменты распределений, тестирование гипотез, ошибки первого и второго рода)
Результаты освоения дисциплины «Статистическая геномика» используются в других дисциплинах специализации профиля «Генетика».
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Статистическая геномика»:
· способность решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий (часть ОПК-1),
· владение базовыми представлениями об основных закономерностях и современных достижениях генетики и селекции, о геномике, протеомике (ОПК-7),
· способность обосновать роль эволюционной идеи в биологическом мировоззрении; владением современными представлениями об основах эволюционной теории, о микро - и макроэволюции (ОПК-8)
Профессиональные компетенции:
· владение современными методами обработки, анализа и синтеза полевой, производственной и лабораторной биологической информации (часть ПК-4),
· способность использовать основные технические средства поиска научно-биологической информации, универсальные пакеты прикладных компьютерных программ, создавать базы экспериментальных биологических данных, работать с биологической информацией в глобальных компьютерных сетях (ПК-8)
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
· - иметь представление о современных методах генетического картирования в аутбредных популяциях;
· - знать основные принципы анализа и теоретические основы базовых методов статистической геномики,
· - проводить анализ ассоциации данных SNP-генотипирования с помощью бесплатных программных ресурсов.
4. Структура и содержание дисциплины
Структура дисциплины: 10 ч. лекции, 10 ч. практические, 16 ч. самостоятельная работа студента. Общая трудоемкость дисциплины составляет 1 зачетную единицу, 36 часов.
Данный курс направлен на ознакомление студентов с современным состоянием проблем статистической геномики, а так же методами анализа, доступными через бесплатные программные ресурсы. В курсе представлены новейшие методы теоретического и компьютерного анализа генетических ассоциаций. В ходе обучения студенты получают навык практической работы с полногеномными данными по SNP-генотипированию, осваивают работу с различными пакетами программ. В результате лекционных занятий и практической работы в компьютерных классах студенты получают представление о предмете статистической геномики, что является важным для более глубокого понимания методов изучения живых систем. Актуальность этого курса определяется тем, что на современном этапе невозможно получить полное понимание принципов функционирования организма, не имея информации о генетической детерминированности различных признаков. В ответ на современные требования биологии возникла новая область знания – статистическая геномика. Поэтому подготовка высококвалифицированного специалиста-биолога требует изучения методов и принципов современного генетического анализа. Актуальность преподавания такой дисциплины признана в передовых зарубежных вузах. В России такой курс, насколько нам известно, представлен впервые. Преподавание курса статистической геномики на кафедрах генетики и информационной биологии ФЕН НГУ позволит готовить высококлассных специалистов мирового уровня.
№ п/п | Раздел дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости Форма промежуточной аттестации | ||||
Лекция | Лабор. работа | Самост. работа | Контр. работа | Зачет | |||||
1. | Лекция. Анализ ассоциаций количественных признаков. Регрессия, корреляция, значимость. Основные дизайны генетико-эпидемических исследований. Анализ ассоциации бинарных признаков. Относительный риск, отношение шансов, тестирование. Лабораторная работа. Методы статического анализа ассоциаций. Пакет программ R. | 7 | 1 | 2 | 2 | 3 | Упражнения и вопросы | ||
2. | Лекция. Логистическая регрессия. Закон Харди-Вайнберга. Неравновесие по сцеплению. Введение в R и анализ генетических ассоциаций. Лабораторная работа. Методы контроля качества генетических данных. Пакет программ GenABEL. | 7 | 1 | 2 | 2 | 3 | Упражнения и вопросы | ||
3. | Лекция. Множественное тестирование и ошибка первого рода. Метод полногеномного анализа ассоциаций. Знакомство с пакетом GenABEL, контроль качества, полногеномный анализ ассоциаций. Лабораторная работа. Методы полногеномного анализа. Пакеты программ GenABEL, ProbABEL, MixABEL. | 7 | 1 | 2 | 2 | 3 | Упражнения и вопросы | ||
4. | Лекция. Мощность. Геномное покрытие. Популяционная стратификация. Полногеномный анализ ассоциаций при сложной популяционной структуре. Лабораторная работа. Методы полногеномного мета-анализа. Пакеты программ MetABEL. | 7 | 1 | 2 | 2 | 3 | Упражнения и вопросы | ||
5. | Лекция. Мета-анализ. Анализ сцепления. Обзор доступных баз данных (Hapmap, 1000g, dbGAP). Лабораторная работа. Базы и банки данных Hapmap, 1000g, dbGAP и системы доступа к ним. | 7 | 1 | 2 | 2 | 4 | Упражнения и вопросы | ||
7 | 1 | 10 | 10 | 16 | Экзамен |
5. Образовательные технологии
Используется традиционная система лекций и лабораторных работ. Для текущего контроля успеваемости студенты выполняют упражнения и отвечают на вопросы.
6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Контрольные вопросы для текущего тестирования:
1) Как проводится анализ ассоциаций количественных признаков
2) Что такое регрессия
3) Что такое корреляция
4) Какие существуют основные дизайны генетико-эпидемических исследований
5) Как проводится анализ ассоциации бинарных признаков
6) Что такое относительный риск
7) Что такое отношение шансов
8) Что такое и как проводится логистическая регрессия
9) Определение закон Харди-Вайнберга
10) Рассказать про неравновесие по сцеплению
11) Множественное тестирование и ошибка первого рода
12) Метод полногеномного анализа ассоциаций (ПГАА)
13) Мощность ПГАА
14) Геномное покрытие
15) Роль популяционной стратификации в ПГАА
16) Расскажите про мета-анализ
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература:
Бородин, П. М. (2011) «Кошки и гены». Лакин, Г.Ф. (1990) «Биометрия» И., (2008) «Картирование генов с помощью неравновесия по сцеплению или аллельных ассоциаций» Aulchenko, Y & GenABEL project, The. (2013) The GenABEL tutorial. The GenABEL project video tutorials @ http://www. genabel. org/tutorials/video Материально-техническое обеспечение дисциплины1. Ноутбук, медиа-проектор, экран.
2. Терминальный класс с компьютерами на каждого студента.
3. Программное обеспечение для демонстрации слайд-презентаций и выполнения заданий в терминальном классе.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению «06.03.01 Биология» и профилю подготовки «Генетика».
Автор(ы): ,
доктор биологических наук
Программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры цитологии и генетики ФЕН НГУ
от « 29_» августа 2014 года, протокол № _4___
Секретарь кафедры к. б.н. ______________________
