Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)
Материал из MachineLearning.
(→Организационная часть) |
(→План лекций) |
||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
== План лекций == | == План лекций == | ||
| - | === Лекция 1. | + | === Лекция 1. Проблемная область - биология === |
| - | === Лекция 2. | + | === Лекция 2. От клеточной биологии к задачам распознавания === |
| - | === Лекция 3. | + | === Лекция 3. Биологические данные, объекты и подходы к формализации задач === |
| - | === Лекция 4. | + | === Лекция 4. Задачи 1D-1D -- сравнение и классификация символьных последовательностей === |
| - | === Лекция 5. | + | === Лекция 5. Задачи 1Dднк === |
| - | === Лекция 6. | + | === Лекция 6. Задачи 1Dднк и 3Dднк === |
| - | === Лекция 7. | + | === Лекция 7. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк, 3Dрнк === |
| - | === Лекция 8. | + | === Лекция 8. Рентгено- структурный анализ и ЯМР белков, задачи 3Dб-3Dб и 3Dб-2Dб === |
| - | === Лекция 9. | + | === Лекция 9. Задачи 1Dб-1Dб === |
| - | === Лекция 10. | + | === Лекция 10. Задача распознавания вторичной структуры- основы формализма. Другие задачи 1Dб-2Dб === |
| - | === Лекция 11. | + | === Лекция 11. Задачи 1Dб-Ф и 3D-Ф и задача аннотации генома === |
| - | === Лекция 12. | + | === Лекция 12. Анализ и синтез биологических сетей === |
| - | === Лекция 13. | + | === Лекция 13. Молекулярная фармакология и хемоинформатика === |
| - | === Лекция 14. | + | === Лекция 14. Биомедицинские и генетические исследования === |
| - | === Лекция 15. | + | === Лекция 15. Анализ текстов, использование баз данных === |
| - | === Лекция 16. | + | === Лекция 16. Био-логика и алгоритмы === |
== Литература == | == Литература == | ||
Версия 12:05, 10 сентября 2010
Московский физико-технический институт, Факультет управления и прикладной математики
Курс читается студентам 6-го курса кафедры "Интеллектуальные системы"
Аннотация
Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических обощений. При такой ситуации в проблемной области, методы интеллектуального анализа данных являются основным инструментом исследователя. В курсе лекций рассмотрены уникальные особенности биологических данных, которые приводят к задачам распознавания и классификации неизвестным в физике и химии. Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем. Рассмотрены основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики и основанного на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию.
Организационная часть
Данный курс следует расматривать как область практического приложения знаний, накопленных студентами за 5 лет обучения в МФТИ. Поэтому, курс лекций НЕ является только "общеобразовательным курсом". В настоящее время, семестровый курс содержит 32 часа лекций. В ходе лекций будут объявляться практические задания. Студенты могут сами формулировать темы исследовательских задач в ходе прослушивания лекций. После выбора задачи, обсуждаются требования к работе. До начала зачета (устное собеседование) необходимо сдать отчет об исследовательской работе (3-4 стр), проведенной по выбранной задачи из области биологии.
