Фонд оценочных средств по дисциплине «Базы данных и основные методы биоинформатики» (стр. 1 )

Волгоградский государственный университет

УТВЕРЖДЕНО __ ________201_ г. Директор института Приоритетных технологий ______ (подпись) ______ ()

РЕКОМЕНДОВАНО КАФЕДРОЙ ______________ Протокол №_____ __ ______ 201_ г. Заведующий кафедрой Биоинженерии и биоинформатики ________ (подпись) ______ ()

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

по дисциплине

«Базы данных и основные методы биоинформатики»

Направление подготовки

Код 06.05.01- Биоинженерия и биоинформатика

Составитель ФОС по дисциплине

., к. ф-м. н,, доц.

Волгоград 2015 г.

1. Перечень компетенций с указанием этапов (уровней) их формирования.

ОПК-8: Способность находить и использовать информацию накопленную в базах данных по структуре геномов, белков и другой биологической информации, владением основными биоинформатическими средствами анализа геномной, структурной и иной биологической информации.
Знать:
Уровень 1	Основные принципы биоинформационного поиска информации
Уметь:
Уровень 1	Применять на практике методы исследования объектов
Владеть:
Уровень 1	Техническими приемами биоинформационных исследований

2. Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания.

Уровень освоения компетенции[1]	Планируемые результаты обучения (в соотв. с уровнем освоения компетенции)[2]	Критерии оценивания результатов обучения
1[3]	2[4]	3[5]	4[6]	5[7]
(Шифр компетении)-уровень[8]	Знать:	Отсутствие знаний, см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску
Уметь:	Отсутствие умений, см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску
Владеть:	Отсутствие навыков, см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску	см. соотв. сноску
ОПК-8	уровень 1

3. Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы.

3.1. Задания для оценивания результатов обучения в виде знаний.

типы контроля:

- индивидуальное собеседование,

- письменные ответы на вопросы.

3.2. Задания для оценивания результатов обучения в виде умений и владений.

- индивидуальные задания в рамках курса (по блокам)

3.2.1. – Основы биоинформатики (ОПК-8 З.1)

Задание 1. Укажите в предыдущем тексте варианты путей нахождения информации, о том, как и когда P. Hogeweg определила биоинформатику. Попробуйте найти эту же информацию в Интернете традиционным способом и укажите проблемы, с которыми вы столкнулись при поиске информации.

Это ожидаемо! В Интернете часто под биоинформатикой понимают телепатию, парапсихологию, какие-то «биоинформационные» поля и тому подобные околонаучные вещи. Эта мистика не имеет ничего общего с дисциплиной, которую вы начинаете изучать. Поэтому не следует искать биологическую информацию с использованием популярных поисковиков общего назначения. Это бесполезная трата времени, указывающая на грубый непрофессионализм того, кто пытается что-либо найти.

То, насколько биоинформатика динамична, насколько ее границы еще не вполне состоялись, демонстрирует экспрессия одного из наиболее авторитетных ученых с этой сфере – Михаила Гельфанда (Институт проблем передачи информации РАН), при объяснении студентам МГУ, что это за наука. Полный текст лекции по введению в биологические базы данных Юрия Порозова, откуда взята эта цитата, доступен по ссылке http://www. myshared. ru/slide/283265/.

«Биоинформатика – это способ заниматься биологией, не наблюдая живые существа, как зоологи, не делая опытов в пробирке, как экспериментальные биологи, а анализируя результаты массовых данных или целых проектов.

Там есть два аспекта. Один – чисто практический. Оказывается, глядя на буковки, или на структуры белков, или на карты белковых взаимодействий, которые получены из таких массовых экспериментов, вы можете делать совершенно конкретные, проверяемые биологические утверждения.

Вторая вещь. Это началось с чистой техники. Размер генома человека – 3 миллиарда нуклеотидов, 3 миллиарда букв. Их надо где-то хранить, ими надо уметь манипулировать. Это чисто техническая сторона. Но очень важная. Кроме того, оказалось, что можно делать утверждения уже не настолько частные, что «этот белок делает это», а строить утверждения о системе взаимодействия белков в клетке. Описания общих свойств на уровне целой клетки.

Третий аспект биоинформатики, с моей точки зрения, самый интересный, потому что самая правильная биоинформатика – это биоинформатика эволюционная. Интереснее всего описывать не то, как клетка устроена сейчас, а то, как она такой получилась. Что происходило, что породило такие механизмы внутри клетки и т. д. Эволюционная биология - наука очень старая, а молекулярная эволюция, то есть использование молекулярных данных для реконструкции эволюционных событий, – вещь более новая. Она стала возможной, когда такие данные стали приходить в эволюционную биологию. Происходят, по-видимому, некие культурные войны между классическими эволюционными биологами и молекулярными эволюционистами. Причем они происходят в одну сторону…»

М. Гельфанд

Биоинформатика и ее связь с другими дисциплинами.

Биоинформатика ≈ вычислительная молекулярная биология наиболее тесно связана с информатикой (в том числе – с теорией алгоритмов), теорией вероятностей, математической статистикой и молекулярной биологией. В практической деятельности акценты модно расставить по-разному.

БИОинформатика: Цели, задачи и результаты биологические	БиоИНФОРМАТИКА Создание и использование баз данных, алгоритмов и программ, математических методов анализа биологической информации
Вычислительная МОЛЕКУЛЯРНАЯ биология: объекты изучения – биологические молекулы (белки, ДНК, РНК …) и их поведение в живых системах	ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ молекулярная биология: объекты изучения – результаты массовых экспериментов (последовательности, экспрессии генов, пространственные структуры сложных молекул …)

Задание 2. Предшествующая информация взята из вводной лекции в. н. с., доц. А. В. Алексеевского студентам факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М. В. Ломоносова. Зайдите на учебный сайт этого факультета http://kodomo. fbb. msu. ru и отыщите эту лекцию. Установите на своем PC активную ссылку на эту лекцию. Попытайтесь найти продолжения в многоточиях (…) лектора.

Молекулы, с которыми работает биоинформатика, имеют информационную составляющую. Таким образом, их можно представить и как молекулы, состоящие из атомов, и как последовательности…

Например, любой фрагмент ДНК, помимо классической структурной формулы (из атомов водорода, углерода, азота, кислорода и фосфора), может быть описан как последовательность нуклеотидов:

-GATCAACACTACTTGACTTCAAGACTTACCATAAAGAAAACTATAGTGTG-

-GTATTGGCAAAAGACAAGACAAATAGATCAACATAACAAAATAAAGGGCC-

-ATGAAATAGACCCATATAGTCAATTGATTTTTGACAAAGAAGGATTGGCAA-

-TAGAATGGGGTAAAGATAGTCTTCTCAACAAACGGTACCAGAATGACTGAA-

Задание 3. Попробуйте вручную найти первые 20 аминокислот соответствующей белковой последовательности. Найдите в интернете программу автоматического перевода кодонов в аминокислотные последовательности. Сравните трудоемкость ручного и машинного перевода для этих «биологических языков». Подумайте, что будет, если удалить из последовательности количество символов, не кратных трем с начала цепи, ее конца, из середины. Что вам известно о защитных механизмах в ядре клетки против таких «правок текста».

Первоначально аминокислотные последовательности белков определяли, отщепляя по одному аминокислотному остатку и определяя, каков он. Но в конце 70-х годов XX века был изобретен существенно более быстрый и дешевый метод экспериментального определения последовательности ДНК – секвенирование. Это привело к лавинообразному накоплению данных о последовательностях и расшифровке полных наборов генетическиой информации – геномов. В настоящее время общедоступные базы данных известных последовательностей содержат около 6 х 106 записей. Прямой поиск потребует слишком больших затрат машинного времени, а сервер просто не сможет обрабатывать массовые запросы. Решение заключается в создании специальных индексных таблиц для ускорения поиска. Это классический пример использования методов биоинформатики. Любая база данных содержит:

·  Записи (они же документы, entries) – каждая запись соответствует одному объекту, информация о котором хранится в базе.

·  Поля (fields) – каждое поле соответствует некоторому типу информации. Разделение на поля – продукт творчества создателей базы. Например, для базы адресов предприятий полями будут являться название, юридический адрес, фактический адрес, телефон, e-mail, URL.