Skip to content

Modele Computaţionale În Biologie

Public syllabus for 2025-2026

Academic overview

Programme
BioInfo
Period
Year 1, Semester 1
Credits
6
Weeks
14

Curriculum placement

Appears in study plans

Teaching team

Course coordinator
(none)
Seminar coordinators
(none)

Learning time distribution

Total
Curriculum Lecture Practice Total Weekly Lecture Practice
42 28 14 3 2 1
Exam hours
8
Individual Study Bibliography study Field study Homework Tutoring Others
108 20 32 40 8 0
Overall
150

Learning outcomes

Knowledge

  • (6a03a0962355ae3a04d2f331) Cunoașterea unor concepte fundamentale din programare, algoritmică, statistică, chimie, biologie moleculară, genetică, precum și a unor concepte specifice domeniului bioinformaticii;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f332) Înțelegerea modului de funcționare și utilizarea eficientă a instrumentelor informatice specifice prelucrării datelor biomedicale;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f333) Înțelegerea modului în care se proiectează o aplicație informatică și pot fi agregate module existente cu scopul de a rezolva o problemă specifică;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f334) Înțelegerea proceselor biologice și a modelelor matematice și computaționale adecvate;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f335) Înțelegerea metodelor de analiză statistică și comunicarea rezultatelor respectând standardele de validare statistică;

Skills

  • (6a03a0962355ae3a04d2f337) Utilizarea conceptelor din informatică, statistică, genetică, biologie moleculară și chimie în definirea modelelor și proiectarea strategiilor de analiză a datelor și interpretare a rezultatelor;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f338) Identificarea tehnicilor și a instrumentelor informatice adecvate prelucrării datelor și construirii unor modele;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f33a) Identificarea modelelor adecvate și a unor tehnici eficiente de simulare cu scopul extragerii de cunoștințe noi din date;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f33b) Utilizarea eficientă a metodelor statistice și a instrumentelor software de analiză statistică;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f33d) Construirea de fluxuri de prelucrări (workflows) prin agregarea unor componente deja implementate.

Responsibility

  • (6a03a0962355ae3a04d2f33e) Responsabilitate de acțiune în conformitate cu interesul public; angajament relativ la sănătatea, siguranța și bunăstarea populației;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f33f) Respectarea confidențialității angajatorului și a clienților și protejarea proprietății intelectuale a acestora;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f340) Reprezentarea corectă a nivelului de competență și acceptarea de sarcini în limitele acestuia;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f341) Responsabilitatea de a respecta cele mai înalte standarde profesionale în prelucrarea datelor biomedicale;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f342) Păstrarea autonomiei, integrității și independenței în opiniile profesionale;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f343) Promovarea integrității și reputației profesiei, în concordanță cu interesul public;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f344) Perfecționarea continuă relativ la practicarea profesiei;
  • (6a03a0962355ae3a04d2f345) Comportament etic, cinstit și colegial în practicarea profesiei.

Online platform

(none)

Course content

(none)

Course bibliography

(none)

Seminar content

(none)

Seminar bibliography

(none)

Corroboration

Conţinutul disciplinei este în concordanţă cu programa din alte centre universitare din tara și străinătate. Pentru adaptarea la cerinţele pieţei muncii a conţinutului disciplinei au avut loc întalniri cu reprezentaţi ai mediului de afaceri.

AI tools guidance

(none)

Evaluation and delivery

Activity Criteria Methods Percentage
C
  • Cunoașterea unor modele matematice pentru modelarea proceselor biologice
  • Teme date pe parcursul semestrului cu termene de predare.
  • 25.0%
C
  • Capacitatea de a implementa un model matematic in softul R
  • Examen: Prezentare proiect
  • 25.0%
S
  • Capacitatea de a rezolva o problema folosind un algoritm adecvat
  • Teme + activitate laborator (evaluare orală)
  • 50.0%

Performance standards

tipuri de modele matematice utilizate în biologie capacitatea de a implementa corect algoritmi matematici simpli într-un limbaj de programare de nivel înalt cunoaşterea unor concepte și metode importante din modelarea matematica in biologie si medicina . însuşirea de către studenţi a unor tehnici de calcul specifice biomatematicii. Nota finală se calculează ca medie ponderată a notelor acordate pentru componentele specificate la 9.4 și 9.5. Examenul se consideră promovat dacă media este cel puțin 5 (nu e necesar ca fiecare notă să fie mai mare de 5) . La fiecare dintre sesiunile de examen (inclusiv cele de restanță și măriri) nota se calculează după aceeași regulă. In sesiunea de restanțe/măriri se pot da doar probele la care nu s-a obținut notă de promovare (minim 5), cu excepția cazului în care studentul dorește să susțină și probele deja promovate. Obs: Studenții pot participa la orele de consultații (2 module/săptămână conform planificării stabilite la începutul semestrului) în cadrul cărora titularul de curs și/sau seminar/laborator răspunde întrebărilor studenților și oferă explicații suplimentare legate de conținutul cursului, aplicațiile de la laborator și teme.

Additional info

(none)