Algoritmi De Analiză A Secvențelor Și Semnalelor Biologice
Public syllabus for 2025-2026
Academic overview
Teaching team
Learning time distribution
| Total | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Curriculum | Lecture | Practice | Total Weekly | Lecture | Practice | |
| 56 | 28 | 28 | 4 | 2 | 2 | |
| Exam hours | ||||||
| 8 | ||||||
| Individual Study | Bibliography study | Field study | Homework | Tutoring | Others | |
| 86 | 32 | 13 | 36 | 5 | 0 | |
| Overall | ||||||
| 150 |
Learning outcomes
Knowledge
- Familiarizarea cu tehnici şi metode specifice algoritmilor de analiză a secvențelor și semnalelor biologice
Skills
- Abilitatea de a alinia secvențe biologice
- Capacitatea de identifica algoritmul/metoda adecvată pentru a prelucra un set de de secvențe sau de semnale biologice
- Capabilitatea de a implementa/adapta algoritmi specifici prelucrării datelor biologice
Responsibility
- Capacitatea de a desfăşura activitate de cercetare şi de a elabora rapoarte de cercetare pe o tematică dată
- Capacitatea de a lucra în echipă
Online platform
Course content
| Content | Methods | Obs |
|---|---|---|
| C1. Introducere în analiza secvențelor și semnalelor biologice. Noțiuni de bază. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C2-C3. Tehnici algoritmice utilizate in bioinformatică. Tehnici de căutare în spațiul soluțiilor (backtracking și branch and bound). Tehnica greedy. Tehnica programării dinamice. Tehnica divizării. Aplicații în bioinformatică (restriction mapping, partial digest problem). | Prelegere, exemplificare | 4 ore |
| C4. Algoritmi de identificare a șabloanelor (motivelor) în secvențe biologice. Variante bazate pe algoritmi de tip branch and bound și greedy. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C5-C7. Algoritmi de aliniere a perechilor de secvențe biologice: aliniere globală (algoritmul Needleman Wunsch) și aliniere locală (algoritmul Smith Waterman). Matrici de scor și tehnici de penalizare a gap-urilor. Tehnici euristice de aliniere și căutare (BLAST și FASTA). Aliniere multiplă (algoritmul ClustalW). | Prelegere, exemplificare | 6 ore |
| C8. Algoritmi de machine learning (învățare automată) pentru seturi de date biologice. Probleme de clasificare și regresie. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C9. Gruparea datelor biologice. Algoritmi de grupare partiționali (kMeans) si ierarhici (aglomerativi). Algoritmi de grupare bazați pe grafuri și algoritmi pentru seturi mari de date (big data). | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C10. Analiza filogenetică. Arbori filogenetici. Metode de construire. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C11. Algoritmi pentru analiza semnalelor biologice: EEG, ECG, EOG și EMG. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C12. Analiza timp-frecvență pentru procesarea semnalelor biologice. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C13. Analiza imaginilor biologice: Radiografii, CT, RMN. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
| C14. Recapitulare finală cu fixarea ideilor principale. Verificarea proiectelor individuale. | Prelegere, exemplificare | 2 ore |
Course bibliography
Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner , An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, Cambridge, 2004. R. Durbin, S. R. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison, Biological Sequence Analysis. Probabilistic models of proteins and nucleic acids, Cambridge University Press, 2002. Jin Xiong, Essential of Bioinformatics, Cambridge Press, 2006. A. Pavel, C. Vasile, C. Buiu, Biomatematica şi bioinformatica. Concepte şi aplicaţii, Editura Universitară, Bucureşti, ISBN 978-606-591-178-9, 2011. Rangaraj M. Rangayyan, Biomedical signal analysis - A case study approach, ISBN 0-471-20811-6, IEEE 2002. D Onchis, C Istin, P Real, Space -Variant Gabor Decomposition for Filtering 3D Medical Images, International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 455-461, 2017. D Onchis, S Zappalá, SL Goţia, P Real, M Pricop, Detection of the mandibular canal in orthopantomography using a Gabor-filtered anisotropic generalized Hough transform, Jurnalul Pattern Recognition Letters 83, 85-90, 2016. D Onchis, Increasing the image resolution using multi-windows spline-type spaces, Jurnalul Signal Processing 103, 195-200, 2014. B Ricaud, G Stempfel, B Torrésani, C Wiesmeyr, H Lachambre, D Onchis, An optimally concentrated Gabor transform for localized time-frequency components, Jurnalul Advances in Computational Mathematics 40 (3), 683-702, 2014. D Onchis, Optimized frames and multi-dimensional challenges in time-frequency analysis, Jurnalul Advances in Computational Mathematics 40 (3), 703-709, 2014.
Seminar content
| Content | Methods | Obs |
|---|---|---|
| L1. Ilustrarea unor procese din biologia moleculară. Accesarea bazelor de date biologice. | Problematizare, dialog | 2 ore |
| L2. Identificarea șabloanelor (algoritmi de căutare exhaustiva, algoritmi greedy). | Problematizare, dialog | 2 ore |
| L3- L4. Alinierea perechilor de secvențe (aliniere globală, aliniere locală). | Problematizare, dialog | 4 ore |
| L5- L6. Alinierea euristică a perechilor de secvențe (FASTA, BLAST). Aliniere multiplă (ClustalW). | Problematizare, dialog | 4 ore |
| L7-L8. Algoritmi de machine learning (învățare automată) pentru analiza datelor biologice. | Problematizare, dialog | 4 ore |
| L9-L10. Analiza filogenetică.Algoritmi de construire a arborilor filogenetici. | Problematizare, dialog | 4 ore |
| L11-L12. Procesarea semnalor biologice folosind algoritmi de analiză timp-frecvență. | Problematizare, dialog | 4 ore |
| L13-L14. Procesarea bio-imaginilor folosind programele 3D Slicer și ImageJ. | Problematizare, dialog | 4 ore |
Seminar bibliography
J. Kinser - Python for Bioinformatics, Jones and Bartlett Series în Biomedical Informatics, 2009. http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html https://www.slicer.org/, https://imagej.net/ http://scikit-learn.org/stable/, https://www.tensorflow.org/ R. Gentleman. R Programming for Bioinformatics, Chapman & Hall/CRC ©2008. D Onchis, C Istin, P Real, Space -Variant Gabor Decomposition for Filtering 3D Medical Images, International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 455-461, 2017 D Onchis, S Zappalá, SL Goţia, P Real, M Pricop, Detection of the mandibular canal in orthopantomography using a Gabor-filtered anisotropic generalized Hough transform, Jurnalul Pattern Recognition Letters 83, 85-90, 2016. D Onchis, Increasing the image resolution using multi-windows spline-type spaces, Jurnalul Signal Processing 103, 195-200, 2014. B Ricaud, G Stempfel, B Torrésani, C Wiesmeyr, H Lachambre, D Onchis, An optimally concentrated Gabor transform for localized time-frequency components, Jurnalul Advances in Computational Mathematics 40 (3), 683-702, 2014. D Onchis, Optimized frames and multi-dimensional challenges in time-frequency analysis, Jurnalul Advances in Computational Mathematics 40 (3), 703-709, 2014.
Corroboration
Conţinutul acoperă aspectele principale privind utilizarea de metode și tehnici algoritmice de analiză a secvențelor și semnalelor biologice.
AI tools guidance
Evaluation and delivery
| Activity | Criteria | Methods | Percentage |
|---|---|---|---|
| C |
|
|
|
| S |
|
|
|
| S |
|
|
|
Performance standards
Cunoașterea noțiunilor fundamentale de analiză a secvențelor și semnalelor biologice. Realizarea unui proiect. Cunoașterea principalelor tipuri de prelucrări din bioinformatică (identificare șabloane, aliniere, grupare, construire arbori filogenetici, procesarea semnalelor) Utilizarea corectă a funcțiilor din pachetele pentru bioinformatică; accesarea bazelor de date biologice Prezenta minima este de 50% Modul de evaluare descris la punctul 10 se aplică pentru prezentarea 1 și 2. La prezentarea 3 se pot considera opțional o parte din punctele obținute la prezentările anterioare.
Additional info
(none)