Стицање знања о типовима и изворима података који су на располагању рачунарској биологији, и математичким методама и алгоритмима које се примењују у решавању значајних информатичких проблема у молекуларној биологији.

Оспособљавање студената за даље усавршавање и самостални научни рад у биоинформатици.

- Основни појмови молекуларне биологије. - Алгоритми поравнавања ниски. - Филогенетска стабла. - Секвенционисање и спајање (асемблирање) генома. - Математички апарат као основа за анализу ниски. - Истраживање података у биоинформатици.

Решавање практичних задатака из области биоинформатике. Укључивање у актуелна истраживања.

Нема.

Укупан фонд часова: 90

Ново градиво: 30
Разрада и примери (рекапитулација): 0

Аудиторне вежбе: 45
Лабораторијске вежбе: 0
Рачунски задаци: 0
Семинарски рад: 0
Пројекат: 0
Консултације: 0
Дискусија/радионица: 0
Студијски истраживачки рад: 0

Преглед и оцена рачунских задатака: 0
Преглед и оцена лабораторијских извештаја: 0
Преглед и оцена семинарских радова: 0
Преглед и оцена пројекта: 0
Колоквијум са оцењивањем: 0
Тест са оцењивањем: 10
Завршни испит: 5

Активност у току предавања: 0
Тест/колоквијум: 40
Лабораторијска вежбања: 0
Рачунски задаци: 0
Семинарски рад: 20
Пројекат: 0
Завршни испит: 40
Услов за излазак на испит (потребан број поена): 0

Bioinformatics Algorithms: an Active Learning Approach. Pavel Pevzner, Phillip Compeau, 2014; (наставник може изабрати другу одговарајућу актуелну литературу)