Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar |
Biomérnöki mesterképzési szak nappali MSc |
A tantárgy neve angolul: Bioinformatics
Tantárgy kódja | Követelmény | Kredit |
BMEVEMBM103 | 2+0+0/f | 3 |
Dr. Békési Angéla egyetemi adjunktus
Név: |
Beosztás: |
Tanszék, Int.: |
Dr. Békési Angéla |
PhD, egyetemi adjunktus |
Alkalmazott Biotechnológia és Élelmiszer-tudományi Tsz |
Dr. Gáspári Zoltán |
PhD, egyetemi docens, meghívott |
PPKE ITK |
Dr. Tantos Ágnes |
PhD, tudományos főmunkatárs, meghívott |
ELKH TTK Enzimológiai Intézete |
Dr. Grolmusz Vince |
DSc, oktató, meghívott |
ELTE TTK, Matematikai Intézet, Számítógéptudományi Tanszék |
Dr. Ligeti Balázs |
PhD, tudományos munkatárs, meghívott |
PPKE ITK |
A következő alapfogalmak értő ismerete szükséges: DNS, RNS, fehérje, a biológiai információ áramlás útja, replikáció, transzkripció, transzláció, genetikai kód, nukleotidok, nukleobázisok, szekvencia, DNS hiba, DNS javítás, mutáció, evolúció, mRNS érés, poliadeniláció, splicing, mRNS, tRNS, rRNS, aminosavak, riboszóma, fehérje feltekeredés, fehérje szerkezeti szintek, másodlagos szerkezeti elemek, domén, alegység, dajkafehérje, poszt-transzlációs módosítás, PCR, Sanger szekvenálás, rekombináns DNS technikák, fehérjeszerkezet vizsgálati módszerek: röntgenkrisztallográfia, NMR, elektronmikroszkópia
A megértéshez szükséges biomérnök BSc tárgyak: Sejtbiológia, Biokémia, Számítástechnika, Biomolekulák kémiája, Általános genetika. Továbbá a megértéshez hasznos még A nanotechnológia kémiai alapjai című tárgy is.
A nem biomérnök BSc-vel rendelkező hallgatók esetén a következő Biomérnök MSc tárgyak előzetes teljesítése ajánlott: Molekuláris biológiai módszerek, vagy Új molekuláris biológiai módszerek, illetve Bioreguláció.
A tárgy a modern bioinformatika alapjaiba és sokrétű alkalmazásába vezet be. A molekuláris biológia, szerkezeti biokémia, proteomika és genomika területén alkalmazható bioinformatikai megközelítések alapvető elveivel ismertet meg. A kurzus hozzásegíti a hallgatókat, hogy megszerezzék a szakirodalom megértéséhez szükséges bioinformatikai alapműveltséget, hogy eligazodjanak az elérhető nemzetközi bioinformatikai infrastruktúrában és képesek legyenek a tudományterületükön felmerülő bioinformatikát igénylő kérdések kreatív megoldására, önálló ismeretszerzésre. A tantárgy alapvetően elméleti előadásokból áll, amely tudást az érdeklődők szorgalmi feladat keretében végezhető gyakorlati munkával elmélyíthetik.
Név: |
Beosztás: |
Tanszék, Int.: |
Dr. Grolmuszné Dr. Vértessy Beáta |
DSc, tanszékvezető egyetemi tanár |
BME VBK, ABÉT; ELKH TTK, Enzimológiai Intézete |
Dr. Békési Angéla |
PhD, egyetemi adjunktus |
BME VBK, ABÉT; ELKH TTK, Enzimológiai Intézete |
A tanulási eredmények között az adott szak Képzési és Kimeneti Követelményében [18/2016. (VIII. 5.) EMMI rendelet] előírt tanulási eredmények szerepelnek kékkel. A jelen tantárgy ezekhez való hozzájárulása feketével szedett.
Tudás
Rendszerezett tudással rendelkezik a modern molekuláris biológiai területeken, ismeri a korszerű molekuláris biológiai technikákat és azok összefüggéseit.
Rendszerezett tudással rendelkezik a szerkezeti biokémia területén, ismeri a korszerű szerkezeti adatbázisokat, a fehérje szerkezetek reprezentációját ill. predikcióját lehetővé tevő programcsomagokat.
Rendszerezett tudással rendelkezik a fehérje rendezetlenség és dinamika területén, ismeri a korszerű adatbázisokat, a fehérje rendezetlenség reprezentációs ill. predikciós lehetőségeit.
Rendszerezett tudással rendelkezik a makromolekuláris hálózatok területén, ismeri a fehérje interakciós és metablikus hálózatok reprezentációjának ill. alapvető analízisének elveit.
Rendszerezett tudással rendelkezik a genomika területén, ismeri a korszerű genomszekvenálási eljárásokat és alkalmazásokat, az újgenerációs szekvenálási adatok feldolgozásának főbb lehetőségeit és kihívásait.
Ismeri és érti a kutatáshoz vagy tudományos munkához szükséges, széles körben alkalmazható problémamegoldó technikákat.
Ismeri és érti a kutatáshoz vagy tudományos munkához szükséges, széles körben alkalmazható bioinformatikai eljárásokat és technikákat, illetve eligazodik a különféle adatbázisok között.
Képesség
Képes elméleti tudása birtokában, új kísérleti metodikák elsajátítására és továbbfejlesztésére.
Képes bioinformatikai elméleti tudása birtokában új bioinformatikai kísérleti metodikák elsajátítására és továbbfejlesztésére
Attitűd
Kreatív és rugalmas feladatai megoldása során.
Kreatív és rugalmas a bioinformatikai tudást igénylő feladatai megoldása során.
Autonómia és felelősség
Szakmai problémák megoldása során kezdeményező és felelősségteljes.
Bioinformatikával kapcsolatos szakmai problémák megoldása során kezdeményező és felelősségteljes.
Utolsó módosítás: 2023-08-30 12:36:01