Algoritmer i bioinformatik

• forstå detaljerne i de mest brugte algoritmer i bioinformatik.
• udvikle computerprogrammer, der implementerer disse algoritmer.
• vælge den algoritme, der er bedst egnet til at beskrive et givent biologisk problem.
• forstå konceptet data redundance og homology reduktion.
• udvikle bioinformatiske forudsigelsesalgoritmer, der kan beskrive et givent biologisk problem.
• være i stand til at implementere og udvikle forudsigelsesværktøjer ved at bruge følgende algoritmer: Dynamisk programmering, Sekvens-klyngedannelse, Vægtmatricer, Kunstige neurale netværk og Skjulte Markov modeller.
• designe et projekt hvor et biologisk problem er analyseret ved brug af en eller flere machine-learning algoritmer.
• implementere, dokumentere og præsentere et kursusprojekt.

Kurset dækker de mest brugte algoritmer i bioinformatik. Vægten vil blive lagt på den præcise matematiske implementering af algoritmerne i form af computerprogrammer. I løbet af kurset vil forskellige biologiske problemer blive introduceret og analyseret med det formål at belyse styrker og svagheder ved de forskellige algoritmer. Følgende emner bliver dækket i kurset:

Dynamisk programmering: Needleman-Wunsch, Smith-Waterman, og alignment heuristics
Dataredundans og homologi-reduktion: Hobohm og andre klyngealgoritmer
Vægtmatricer: Sequence weighting, pseudo count correction for low counts, Gibbs sampling, og Psi-Blast
Skjulte Markov Modeller: Model construction, Viterbi decoding, posterior decoding, og Baum-Welsh HMM learning
Kunstige neurale netværk: Architectures and sequence encoding, feed-forward algorithm, back propagation, and deep neural networks

Kurset består af forelæsninger, diskussioner og computerøvelser, hvor de studerende bliver introduceret til de forskellige algoritmer, deres implementation, og brug i analysen af biologiske problemer. Kurset afsluttes med et gruppeprojekt, hvor en eller flere af algoritmerne introduceret på kurset anvendes til at analysere et biologisk problem. Projektet skal dokumenteres med en rapport skrevet som en videnskabelig artikel.

22111/22110, eller lignende. Være i stand til at skrive simple programmer og scripts i et Unix environment for at løse bioinformatiske opgaver på struktureret vis, f.eks. i forbindelse med projektarbejde.

Forelæsninger, diskussioner, øvelser og projekt.

Minimum 10, Maksimum: 50.

Vær opmærksom på, at dette enkeltfagskursus har et minimumskrav til antal deltagere. Derudover er der begrænsning på antallet af studiepladser. Er der for få tilmeldinger oprettes kurset ikke. Er der for mange tilmeldinger, vil der blive trukket lod om pladserne. Du får besked om, om du har fået tildelt en studieplads senest 8 dage før kursusstart.