Предисловие

Тема 1. Предмет биоинформатики

• 1.1. Макромолекулы - носители информации в клетке (276мин.)
• • 1.1.1. Информация на клеточном уровне (52мин.)
  • 1.1.2. Структура ДНК. Азотистые основания (86мин.)
  • 1.1.3. Структура РНК (35мин.)
  • 1.1.4. Структура белков (104мин.)
• 1.2. Информационные матричные процессы на молекулярном уровне (467мин.)
• • 1.2.1. Репликация (52мин.)
  • 1.2.2. Транскрипция (52мин.)
  • 1.2.3. Процессы модификации РНК. Сплайсинг (35мин.)
  • 1.2.4. Трансляция (52мин.)
  • 1.2.5. Формирование пространственных структур ДНК. Структура ДНК-белковых комплексов (104мин.)
  • 1.2.6. Формирование пространственных структур РНК (86мин.)
  • 1.2.7. Формирование пространственных структур белков (86мин.)
• 1.3. Междисциплинарный характер биоинформатики (86мин.)
• • 1.3.1. Задачи биоинформатики (17мин.)
  • 1.3.2. Геномика (17мин.)
  • 1.3.3. Протеомика (17мин.)
  • 1.3.4. Молекулярная филогения (17мин.)
• Литература к теме 1 (17мин.)
• Тест:  Предмет биоинформатики (38мин.)

Тема 2. Математический аппарат биоинформатики

• 2.1. Простые статистические модели в биоинформатике (86мин.)
• • 2.1.1. Метод скользящего окна (35мин.)
  • 2.1.2. Применение теоретико-информационного подхода (52мин.)
• 2.2. Алгоритмы выравнивания последовательностей (156мин.)
• • 2.2.1. Алгоритм глобального выравнивания последовательностей (52мин.)
  • 2.2.2. Алгоритм локального выравнивания последовательностей (35мин.)
  • 2.2.3. Варианты реализации штрафующей функции за пропуски в выравнивании (17мин.)
  • 2.2.4. Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей (35мин.)
• 2.3. Марковские цепи и скрытые модели Маркова (156мин.)
• • 2.3.1. Марковские цепи (35мин.)
  • 2.3.2. Скрытые модели Маркова (35мин.)
  • 2.3.3. Алгоритмы, применяемые при работе со скрытыми моделями Маркова (86мин.)
• 2.4. Искусственные нейронные сети (173мин.)
• • 2.4.1. Одиночный нейрон (35мин.)
  • 2.4.2. Обучение нейрона (35мин.)
  • 2.4.3. Иерархические сети, многослойный пецептрон (17мин.)
  • 2.4.4. Сеть Хопфилда (35мин.)
  • 2.4.5. Самоорганизующиеся карты (35мин.)
• 2.5. Байесова статистика (69мин.)
• • 2.5.1. Классическая и байесова вероятности. Байесов вывод (52мин.)
  • 2.5.2. Формула Байеса для непрерывных распределений (17мин.)
• 2.6. Симуляция Монте-Карло и алгоритмы имитации отжига (104мин.)
• • 2.6.1. Симуляция Монте-Карло (35мин.)
  • 2.6.2. Методы Монте-Карло, использующие марковские цепи (35мин.)
  • 2.6.3. Алгоритм имитации отжига (35мин.)
• 2.7. Эволюционные и генетические алгоритмы (156мин.)
• • 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" (35мин.)
  • 2.7.5. Способы отбора особей (52мин.)
  • 2.7.6. Воспроизводство особей (17мин.)
  • 2.7.7. Генетические алгоритмы (17мин.)
• 2.8. Алгоритмы кластерного анализа (104мин.)
• • 2.8.1. Введение в кластерный анализ (69мин.)
  • 2.8.2. Примеры алгоритмов (35мин.)
• Задачи (17мин.)
• Литература к теме 2 (17мин.)
• Тест:  Математический аппарат биоинформатики (44мин.)

Тема 3. Примеры моделей в биоинформатике

• 3.1. Общие модели (432мин.)
• • 3.1.1. Сравнение последовательностей биологических полимеров (138мин.)
  • 3.1.2. Методы быстрого поиска в базах данных (35мин.)
  • 3.1.3. Статистическая оценка значимости значений оценочной функции при выравнивании последовательностей (138мин.)
  • 3.1.4. Применение скрытых моделей Маркова для идентификации последовательностей (52мин.)
  • 3.1.5. Представление входных данных и интерпретация результатов в моделях, основанных на искусственных нейронных сетях (35мин.)
  • 3.1.6. Логотипы последовательностей. Информационно-теоретическая интерпретация консервативных участков последовательностей биологических полимеров (35мин.)
• 3.2. Геномика - примеры моделей (207мин.)
• • 3.2.1. Поиск открытых рамок считывания. Поиск кодирующих фрагментов (69мин.)
  • 3.2.2. Предсказание оперонной структуры прокариотических геномов (52мин.)
  • 3.2.3. Предсказание вторичной структуры молекул РНК (86мин.)
  • ORF Finder (0мин.)
• 3.3. Протеомика - примеры моделей (242мин.)
• • 3.3.1. Профили аминокислотных последовательностей, позиционно-зависимые матрицы замещения (35мин.)
  • 3.3.2. Предсказание наличия сигнальных пептидов в исследуемой последовательности (52мин.)
  • 3.3.3. Применение сети Кохонена для ускорения поиска в базе (17мин.)
  • 3.3.4. Предсказание вторичной структуры белков (104мин.)
  • 3.3.5. Предсказание трансмембранных фрагментов белков (35мин.)
• 3.4. Моделирование структуры белка в свете информационных технологий (311мин.)
• • 3.4.1. Подходы к решению проблемы моделирования пространственной структуры белка. Задача сравнительного моделирования структуры белка по его аминокислотной последовательности (121мин.)
  • 3.4.2. Альтернативные способы подбора матричной структуры (138мин.)
• 3.5. Эволюционные модели (121мин.)
• • 3.5.1. Множественные выравнивания (35мин.)
  • 3.5.2. Построение филогенетических деревьев (69мин.)
• Литература к теме 3 (17мин.)
• Тест:  Примеры моделей в биоинформатике (40мин.)

Тема 4. Биологические базы данных

• 4.1. Основы структур баз данных (17мин.)
• 4.2. Базы данных, содержащие информацию о биологических структурах и последовательностях (69мин.)
• 4.3. Основные форматы данных биоинформатики (17мин.)
• 4.4. Каталог известных баз данных (86мин.)
• Тест:  Биологические базы данных (14мин.)

Тема 5. Биоинформатические программы и сервисы

• 5.1. Анализ последовательностей биологических полимеров (52мин.)
• 5.2. Расширенный поиск с применением алгоритмов семейства BLAST (52мин.)
• 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 (52мин.)
• 5.6. Каталог репозиториев веб-сервисов (17мин.)
• Задачи (17мин.)
• Литература к темам 4 и 5 (17мин.)
• Тест:  Биоинформатические программы и сервисы (14мин.)
• Unipro UGENE - Integrated Bioinformatics Tools (0мин.)
• Expasy - ProtParam tool (0мин.)

Тема 6. Квантовый мир и биология - две сущности одной и той же реальности

• 6.1. Информация и вычисления: от классического компьютинга к квантовому (121мин.)
• • 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 (86мин.)
• 6.2. Сознание как проявление квантового мира и человеческий мозг в качестве квантового компьютера (138мин.)
• • 6.2.1. Квантовая информация и работа сознания находят друг друга (69мин.)
  • 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. P-адическая система разбирается не только в работе сознания, но и в конформациях белков (35мин.)
• 6.3. Спин - носитель квантовой информации (121мин.)
• • 6.3.1. Квантовый спин и фаза (17мин.)
  • 6.3.2. Триплетные и синглетные состояния (52мин.)
  • 6.3.3. Спин заставляет спирали ДНК закручиваться в спираль (52мин.)
• Литература к теме 6 (52мин.)
• Тест:  Квантовый мир и биология — две сущности одной и той же реальности (20мин.)

Приложение

• Примеры вычислений на p-адических числах (104мин.)

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (58мин.)