|
|
|||||||||||||||||
Opinto-opas 2012-2013
Laskennallinen systeemibiologia, 25 op |
Opintokokonaisuuden tyyppi
Aineopinnot
Yhteyshenkilö
Juha Kesseli, Olli Yli-Harja
Osaamistavoitteet
| - | Opintokokonaisuuden tavoitteena on tarjota opiskelijalle biologisen datan, signaalien ja kuvien analyysin sekä mallinnuksen teoreettiset perustiedot ja käytännön taidot yksinkertaisten systeemibiologisten ongelmien ratkaisemiseen. |
| - | Opintokokonaisuuden suoritettuaan opiskelija osaa: |
| - | - Määritellä mitä on laskennallinen systeemibiologia |
| - | - Nimetä ja luokitella laskennallisen systeemibiologian eri osa-alueiden sovelluksia. |
| - | - Valita ja käyttää sopivia menetelmiä tavallisimpiin systeemibiologisiin ongelmiin |
| - | - Tunnistaa alan tiedon laadukkaat lähteet sekä etsiä ja löytää tietoa näistä. |
Jatkomahdollisuudet
| Opintokokonaisuus | Opintopisteet |
| Laskennallinen systeemibiologia | 30 op |
Sisältö
Pakolliset opintojaksot
Kurssi SGN-6106 on pakollinen jos se ei kuulu perusopintoihin. Kurssi SGN-1970 on pakollinen niille jotka tekevät kokonaisuuten kandidaatintyön.
| Opintojakso | Opintopisteet | Vaihtoehtoisuus | Vuosikurssi |
| SGN-1970 Signaalinkäsittelyn kandidaattiseminaari | 0 op | III | |
| SGN-6058 Introduction to Biology of the Cell | 3 op | 1 | III |
| SGN-6106 Computational Systems Biology | 5 op | III | |
| YHTTAY-1010 Solun biologia | 7 op | 1 | III |
| Yhteensä | 15 op |
1. Kursseista YHTTAY-1010 tai SGN-6058 on suoritettava vähintään toinen.
Vaihtoehtoiset opintojaksot
Valittava vähintään 7 opintopisteen edestä opintojaksoja
| Opintojakso | Opintopisteet | Vuosikurssi |
| SGN-2500 Johdatus hahmontunnistukseen | 4 op | IV |
| SGN-6076 Introduction to Neuroinformatics | 5 op | V |
| SGN-6126 Cell culturing, microscopy and cell image analysis | 3 op | IV |
| SGN-6166 Introduction to R programming | 3 op | IV |
| SGN-6176 Microarray Data Analysis | 5 op | IV |
| SGN-6186 Mathematical Modeling of Cellular Systems | 5 op | V |
| SGN-6236 Modeling Techniques for Stochastic Gene Regulatory Networks | 3 op | IV |
| SGN-6266 Techniques in Molecular Biology and Applications to Gene Expression | 3 op | IV |
Täydentävät opintojaksot
Lisäksi Tampereen yliopiston kurssia BIKE2080 Bioinformatiikka voidaan käyttää täydentävänä opintojaksona. Myös vaihtoehtoisia opintojaksoja voidaan käyttää täydentävinä opintojaksoina.
Listasta täydennetään opintokokonaisuuden laajuuteen (25)
| Opintojakso | Opintopisteet | Vuosikurssi |
| BIO-1350 Biotekniikan perusteet | 3 op | III |
| MAT-20501 Todennäköisyyslaskenta | 4 op | II |
| MAT-33311 Tilastomatematiikka 1 | 4 op | II |
| OHJ-1150 Ohjelmointi II | 5 op | II |
| OHJ-1400 Olio-ohjelmoinnin peruskurssi | 4 op | II |
| SGN-1201 Signaalinkäsittelyn menetelmät | 3 op | I |
| SGN-1251 Signaalinkäsittelyn sovellukset | 5 op | II |
| SGN-3010 Digitaalinen kuvankäsittely I | 5 op | II |
Lisätiedot
Systeemibiologia vaatii useiden eri alojen ammattilaisten saumatonta yhteistyötä. Systeemibiologian ydinalueita ovat molekyyli- ja solubiologia, biokemia, lääketiede, matematiikka, tilastotiede, signaalin- ja kuvankäsittely ja tietotekniikka. Näiden osa-alueiden osaamista vaaditaan kun pyritään mallintamaan monimutkaisia biologisia ilmiöitä järjestelmätasolla. Matemaattisten mallien tärkeys on korostunut biologisen mittausdatan määrän kasvaessa. Laskennallinen systeemibiologia pyrkii tarjoamaan opiskelijalle perusvalmiudet toimia tässä ympäristössä. Laskennallisen systeemibiologian aineopinnot antavat teoreettisen pohjan ja käytännön taidot tarvittavien työkalujen käyttöön ja ymmärtämiseen. Opintokokonaisuus myös pyrkii antamaan opiskelijalle pohjan poikkitieteelliseen kanssakäymiseen systeemibiologian alalla. Opintojakso SGN-1200 on suositeltavaa suorittaa ennen SGN-3010 suorittamista. Opintojaksot SGN-1200 ja SGN-2500 voidaan suorittaa rinnakkain. Keväällä 2009 suoritettu opintojakso SGN-6156 Computational systems biology II vastaa opintojaksoa SGN-6176 Microarray Data Analysis. Ennen kevättä 2009 suoritettu SGN-6156 voidaan myös sisällyttää kokonaisuuteen.