Предисловие

Глава 1. Предмет биоинформатики

• 1.1. Макромолекулы — носители информации в клетке (273мин.)
• • 1.1.1. Информация на клеточном уровне (51мин.)
  • 1.1.2. Структура ДНК. Азотистые основания (85мин.)
  • 1.1.3. Структура РНК (34мин.)
  • 1.1.4. Структура белков (102мин.)
• 1.2. Информационные матричные процессы на молекулярном уровне (461мин.)
• • 1.2.1. Репликация (51мин.)
  • 1.2.2. Транскрипция (51мин.)
  • 1.2.3. Процессы модификации РНК. Сплайсинг (34мин.)
  • 1.2.4. Трансляция (51мин.)
  • 1.2.5. Формирование пространственных структур ДНК. Структура ДНК-белковых комплексов (102мин.)
  • 1.2.6. Формирование пространственных структур РНК (85мин.)
  • 1.2.7. Формирование пространственных структур белков (85мин.)
• 1.3. Междисциплинарный характер биоинформатики (85мин.)
• • 1.3.1. Задачи биоинформатики (17мин.)
  • 1.3.2. Геномика (17мин.)
  • 1.3.3. Протеомика (17мин.)
  • 1.3.4. Молекулярная филогения (17мин.)
• Вопросы и задания для самопроверки (17мин.)
• Литература к главе 1 (34мин.)
• Тест:  Предмет биоинформатики (38мин.)

Глава 2. Математический аппарат биоинформатики

• 2.1. Простые статистические модели в биоинформатике (85мин.)
• • 2.1.1. Метод скользящего окна (34мин.)
  • 2.1.2. Применение теоретико-информационного подхода (51мин.)
• 2.2. Алгоритмы выравнивания последовательностей (154мин.)
• • 2.2.1. Алгоритм глобального выравнивания последовательностей (51мин.)
  • 2.2.2. Алгоритм локального выравнивания последовательностей (34мин.)
  • 2.2.3. Варианты реализации штрафующей функции за пропуски в выравнивании (17мин.)
  • 2.2.4. Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей (34мин.)
• 2.3. Скрытые модели Маркова (154мин.)
• • 2.3.1. Марковские цепи (34мин.)
  • 2.3.2. Скрытые модели Маркова (34мин.)
  • 2.3.3. Алгоритмы, применяемые при работе со скрытыми моделями Маркова (85мин.)
• 2.4. Искусственные нейронные цепи (171мин.)
• • 2.4.1. Одиночный нейрон (34мин.)
  • 2.4.2. Обучение нейрона (34мин.)
  • 2.4.3. Иерархические сети, многослойный пецерптрон (17мин.)
  • 2.4.4. Сеть Хопфилда (34мин.)
  • 2.4.5. Самоорганизующиеся карты (34мин.)
• 2.5. Байесова статистика (68мин.)
• • 2.5.1. Классическая и байесова вероятности. Байесов вывод (51мин.)
  • 2.5.2. Формула Байеса для непрерывных распределений (17мин.)
• 2.6. Симуляция Монте-Карло и алгоритмы имитации отжига (102мин.)
• • 2.6.1. Симуляция Монте-Карло (34мин.)
  • 2.6.2. Методы Монте-Карло, использующие марковские цепи (34мин.)
  • 2.6.3. Алгоритм имитации отжига (34мин.)
• 2.7. Эволюционные и генетические алгоритмы (154мин.)
• • 2.7.1. Общие принципы (17мин.)
  • 2.7.2. Эволюционные алгоритмы (17мин.)
  • 2.7.3. Чередование поколений в эволюционных алгоритмах (17мин.)
  • 2.7.4. Оценка и ранжирование особей согласно степени их «приспособленности» (34мин.)
  • 2.7.5. Способы отбора особей (51мин.)
  • 2.7.6. Воспроизводство особей (17мин.)
  • 2.7.7. Генетические алгоритмы (17мин.)
• 2.8. Алгоритмы кластерного анализа (102мин.)
• • 2.8.1. Введение в кластерный анализ. (68мин.)
  • 2.8.2. Примеры алгоритмов (34мин.)
• Вопросы и задания для самопроверки (17мин.)
• Задачи (17мин.)
• Литература к главе 2 (17мин.)
• Тест:  Математический аппарат биоинформатики (44мин.)

Глава 3. Примеры моделей в биоинформатике

• 3.1. Общие модели (427мин.)
• • 3.1.1. Сравнение последовательностей биологических полимеров (137мин.)
  • 3.1.2. Методы быстрого поиска в базах данных (34мин.)
  • 3.1.3. Статистическая оценка значимости значений оценочной функции при выравнивании последовательностей (137мин.)
  • 3.1.4. Применение скрытых моделей Маркова для идентификации последовательностей (51мин.)
  • 3.1.5. Представление входных данных и интерпретация результатов в моделях, основанных на искусственных нейронных сетях (34мин.)
  • 3.1.6. Логотипы последовательностей. Информационно-теоретическая интерпретация консервативных участков последовательностей биологических полимеров (34мин.)
• 3.2. Геномика — примеры моделей (205мин.)
• • 3.2.1. Поиск открытых рамок считывания. Поиск кодирующих фрагментов (68мин.)
  • 3.2.2. Предсказание оперонной структуры прокариотических геномов (51мин.)
  • 3.2.3. Предсказание вторичной структуры молекул РНК (85мин.)
  • ORF Finder (0мин.)
• 3.3. Протеомика — примеры моделей (239мин.)
• • 3.3.1. Профили аминокислотных последовательностей, позиционно-зависимые матрицы замещения (34мин.)
  • 3.3.2. Предсказание наличия сигнальных пептидов в исследуемой последовательности (51мин.)
  • 3.3.3. Применение сети Кохонена для ускорения поиска в базе (17мин.)
  • 3.3.4. Предсказание вторичной структуры белков (102мин.)
  • 3.3.5. Предсказание трансмембранных фрагментов белков (34мин.)
• 3.4. Моделирование структуры белка в свете информационных технологий (307мин.)
• • 3.4.1. Подходы к решению проблемы моделирования пространственной структуры белка. Задача сравнительного моделирования структуры белка по его аминокислотной последовательности (120мин.)
  • 3.4.2. Альтернативные способы подбора матричной структуры (137мин.)
• 3.5. Эволюционные модели (120мин.)
• • 3.5.1. Множественные выравнивания (34мин.)
  • 3.5.2. Построение филогенетических деревьев (68мин.)
• Вопросы и задания для самопроверки (17мин.)
• Литература к главе 3 (34мин.)
• Тест:  Примеры моделей в биоинформатике (40мин.)

Глава 4. Биологические базы данных

• 4.1. Основы структур баз данных (17мин.)
• 4.2. Базы данных, содержащие информацию о биологических структурах и последовательностях (68мин.)
• 4.3. Основные форматы данных биоинформатики (17мин.)
• 4.4. Каталог известных баз данных (85мин.)
• Тест:  Биологические базы данных (14мин.)

Глава 5. Биоинформатические программы и сервисы

• 5.1. Анализ последовательностей биологических полимеров (51мин.)
• 5.2. Расширенный поиск с применением алгоритмов семейства BLAST (51мин.)
• 5.3. Предсказание физико-химических свойств белков на основании аминокислотных последовательностей (17мин.)
• • Index of /wrpearson/fasta (0мин.)
• 5.4. Поиск белков, обладающих сходными физико-химическими свойствами (17мин.)
• 5.5. Предсказание особых типов структур и свойств белков (51мин.)
• 5.6. Каталог репозиториев веб-сервисов (17мин.)
• Вопросы и задания для самопроверки к главам 4 и 5 (17мин.)
• Задачи (17мин.)
• Литература к главам 4 и 5 (17мин.)
• Тест:  Биоинформатические программы и сервисы (14мин.)
• Unipro UGENE - Integrated Bioinformatics Tools (0мин.)
• Expasy - ProtParam tool (0мин.)

Глава 6. Квантовый мир и биология — две сущности одной и той же реальности

• 6.1. Информация и вычисления: от классического компьютинга к квантовому (120мин.)
• • 6.1.1. Что представляет собой информация — попытка определения (17мин.)
  • 6.1.2. Классическая информация и вычисления (17мин.)
  • 6.1.3. Квантовая информация и вычисления (85мин.)
• 6.2. Сознание как проявление квантового мира и человеческий мозг в качестве квантового компьютера (137мин.)
• • 6.2.1. Квантовая информация и работа сознания находят друг друга (68мин.)
  • 6.2.2. Одна проблема: как совместить локальность и нелокальность (17мин.)
  • 6.2.3. Пути преодоления противоречий. Грани нелинейности: логика, множества, числа (17мин.)
  • 6.2.4. Фрактальная р-адическая феноменология единства естественных систем (17мин.)
  • 6.2.5. р-адическая система разбирается не только в работе сознания, но и в конформациях белков (34мин.)
• 6.3. Спин — носитель квантовой информации (120мин.)
• • 6.3.1. Квантовый спин и фаза (17мин.)
  • 6.3.2. Триплетные и синглетные состояния (51мин.)
  • 6.3.3. Спин заставляет спирали ДНК закручиваться в спираль (51мин.)
• Вопросы и задания для самопроверки (17мин.)
• Литература к главе 6 (34мин.)
• Тест:  Квантовый мир и биология — две сущности одной и той же реальности (20мин.)

Приложение

• Примеры вычислений на p-адических числах (85мин.)

Новые издания по дисциплине «Биоинформатика» и смежным дисциплинам

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (42мин.)