Конспект интегрированного урока-лекция по информатике и биологии «Биоинформатика» 10-11 класс

Муниципальное общеобразовательное учреждение

«Средняя общеобразовательная школа№ 2» города Ржева Тверской области

Интегрированный урок-лекция по информатике и биологии

«Биоинформатика»

Цели и задачи урока:

Показать взаимосвязь информатики, биологии на основе общности ряда законов живой и неживой природы, углубить представления о единстве материального мира, взаимосвязи и обусловленности явлений, их познаваемости.

Активизировать мышление, умение самостоятельно формулировать выводы.

Развитие мотивации изучения информатики, биологии, повышение интереса к предметам естественно — научного цикла, используя разнообразные приемы деятельности, сообщение интересных сведений.

Ход лекции:

Автор

Слайд 3

В последние десятилетия появилось много новых научных дисциплин с модными названиями: биоинформатика, геномика, протеомика, системная биология и другие.

Все знают, что биоинформатика — это как-то связано с компьютерами, ДНК и белками и что это передний край науки. Более подробными сведениями может похвастаться далеко не каждый даже среди биологов и программистов.

Слайд 4

Биоинформатика — это:

Исследование информационных процессов в биологических системах .

Изучение и внедрение в компьютерную науку «биологических» методов анализа информации .

Применение компьютерных методов для решения биологических задач.

Слайд 5

Примеры задач биоинформатики

Разработка алгоритмов для анализа большого объема биологических данных. Алгоритм поиска генов в геноме

Анализ и интерпретация биологических данных таких, как нуклеотидные и аминокислотные последовательности, структура молекул белков, структура комплексов молекул белков с другими молекулами. Изучение структуры активного центра белка

Разработка программного обеспечения для управления и быстрого доступа к биологическим данным. Создание банка данных аминокислотных последовательностей

Слайд 6

В начале «геномной революции» термин «биоинформатика» обозначал создание и техническое обслуживания базы данных для хранения биологической информации.

Слайд 7

Компьютеры стали необходимыми в Молекулярной биологии, когда белковые последовательности стали доступны после того, как Фредерик Сэнгер определил последовательность инсулина в начале 1950х. Сравнение нескольких последовательностей вручную оказалось непрактичным.

Слайд 8-9

Пионером в этой области была Маргарет Окли Дэйхоф . Дэвид Липман назвал ее «матерью и отцом биоинформатики». Дэйхоф составила одну из первых баз последовательностей белков, первоначально опубликовав в виде книг и стала первооткрывателем методов выравнивания последовательностей и молекулярной эволюции.

Слайд 10-15

Поскольку полные последовательности генома стали доступны, снова с новаторской работой Фредерика Сэнгер термин «биоинформатика» был переоткрыт и обозначал создание и техническое обслуживания баз данных для хранения биологической информации, такой как Последовательности нуклеотидов . Создание таких баз данных включало в себя не только вопросы оформления, но и создание комплексного интерфейса, позволяющего исследователям запрашивать имеющиеся данные и добавлять новые. С публичной доступностью данных, инструменты для их обработки были быстро разработаны и описаны в таких журналах, как «Исследование Нуклеиновых Кислот», который опубликовал специализированные вопросы по инструментам биоинформатики уже в 1982 году.

Слайд 16

Главная цель биоинформатики — способствовать пониманию биологических процессов. Отличие биоинформатики от других подходов состоит в том, что она фокусируется на создании и применении интенсивных вычислительных методов для достижения этой цели. Примеры подобных методов: Распознавание образов, data mining, алгоритмы машинного обучения и визуализация биологических данных.

Слайд 17

Основные усилия исследователей направлены на решение задач нахождения генов , расшифровки генома, конструирования лекарств, разработки лекарств, выравнивания структуры белка, предсказания структуры белка, предсказания экспрессии генов и взаимодействий «белок-белок», полногеномного поиска ассоциаций и моделирования эволюции.

Биоинформатика сегодня подразумевает создание и совершенствование баз данных, алгоритмов, вычислительных и статистических методов и теории для решения практических и теоретических проблем, возникающих при управлении и анализе биологических данных.

Слайд 18

В биоинформатике используются методы прикладной математики, статистики и информатики. Биоинформатика используется в биохимии, биофизике, экологии и в других областях.

Слайд 19

Наиболее часто используемыми инструментами и технологиями в этой области являются языки программирования Java, C#, Perl, C, C++, Python, R; язык разметки — XML; базы данных — SQL; программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений — CUDA; пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноименный язык программирования, используемый в этом пакете — MATLAB, и электронные таблицы.

Слайд 20

В области генетики и геномики, биоинформатика помогает в упорядочивании и аннотировании геномов и наблюдаемых мутаций, занимается анализом нуклеотидных и белковых последовательностей.

В настоящее время разработаны эффективные экспериментальные методы определения нуклеотидных последовательностей. Определение нуклеотидных последовательностей стало рутинной хорошо автоматизированной процедурой. В результате рутинной хорошо автоматизированной процедуры уже получено огромное количество генетических текстов.

Так, в базе данных EMBL на 15.02.2007 г. хранится 87 000 493 документов с описанием нуклеотидных последовательностей, содержащих в целом 157545686001 символов , что соответствует примерно библиотеке в 105 толстых томов с убористым шрифтом. Найти нужный ген в EMBL, это все равно, что найти цитату в такой библиотеке. Без помощи компьютера сделать это, мягко говоря, очень трудно.

А число данных экспоненциально растет.

Представим себе геном небольшой бактерии — это непрерывная строка длиной в 1-10 миллионов символов символов, и далеко не вся ДНК кодирует белки.

Первый тип биоинформатической задачи — это задачи поиска в нуклеотидных последовательностях особых участков, участков, кодирующих белки, участков, кодирующих РНК , участков связывания с регуляторными белками и др. И это не всегда простые задачи, например, гены эукариотических организмов состоят из чередующихся «осмысленных» и «бессмысленных» фрагментов , и расстояние между «осмысленными» фрагментами может достигать тысяч нуклеотидов.

Пусть ген найден. Что он кодирует? Зачем он нужен?

Если речь идет об участке ДНК, кодирующем белок, то с помощью весьма простой операции — трансляции с использованием известного генетического кода можно получить. аминокислотные последовательности.

Из известных на сегодня 4 273 512 белков около 94% последовательностей — это именно такие гипотетические трансляты, и больше о них ничего не известно. Скорость поступления информации с автоматических секвенаторов превышает скорость нашего понимания ее смысла!

Слайд 21

В общем виде, она помогает анализировать и каталогизировать биологические объекты, пути и сети, которые являются важной частью системной биологии.

Но биологические объекты — это объекты, возникшие в процессе эволюции. Сравнительно-эволюционный подход — один из мощнейших подходов в биологии.

Например, функция белка из одного организма хорошо экспериментально изучена, в другом организме нашли белок с похожей аминокислотной последовательностью.

Можно предположить, что второй белок выполняет ту же или схожую функцию. И здесь сразу возникает несколько вопросов. Во-первых, что значит похожая последовательность?

Как сравнивать последовательности? При какой степени сходства последовательностей можно предполагать, что белки выполняют сходные функции?

Сравнение последовательностей является важнейшей задачей биоинформатики. Программы Blastp и ClustalX — уже крупный успех биоинформатики. Но современные биоинформатики недовольны и постоянно

Совершенствуют методы выравниваний.

Обработка гигантского количества данных, получаемых при секвенировании , является одной из важнейших задач биоинформатики.

Слайд 22

C тех пор как в 1977 году был секвенирован фаг Phi-X174, последовательности ДНК все большего числа организмов были дешифрованы и сохранены в базах данных. Эти данные используются для определения последовательностей Белков и регуляторных участков. Сравнение генов в рамках одного или разных Видов может продемонстрировать сходство функций белков или отношения между видами

Слайд 23

С возрастанием количества данных уже давно стало невозможным вручную анализировать последовательности. В наши дни для поиска по Геномам тысяч организмов, состоящих из миллиардов пар нуклеотидов используются компьютерные программы. Программы могут однозначно сопоставить похожие последовательности ДНК в геномах разных видов; часто такие последовательности несут сходные функции, а различия возникают в результате мелких мутаций, таких как замены отдельных нуклеотидов, вставки нуклеотидов, и их «выпадения» .

Один из вариантов такого выравнивания применяется при самом процессе секвенирования. Этот метод применяется для практически всех геномов, и алгоритмы сборки геномов являются одной из острейших проблем биоинформатики на сегодняшний момент.

Другим примером применения компьютерного анализа последовательностей является автоматический поиск генов и регуляторных последовательностей в геноме. Не все нуклеотиды в геноме используются для задания последовательностей белков. Например, в геномах высших организмов, большие сегменты ДНК явно не кодируют белки и их функциональная роль неизвестна.

Разработка алгоритмов выявления кодирующих белки участков генома является важной задачей современной биоинформатики.

Слайд 24

Существует широкий спектр методов и инструментов для компьютерного анализа биологических данных. Здесь можно упомянуть и BLAST — наиболее популярный сервис для поиска похожих последовательностей в базах данных, и программы множественного выравнивания аминокислотных последовательностей, и программы предсказания вторичных структур РНК, программы визуализации пространственных структур, программы моделирования динамики пространственных структур и многое другое.

Большинство этих программ представлены в Интернете и имеют весьма удобный пользовательский интерфейс. Однако компьютер обладает одним свойством о котором нельзя забывать. На глупый вопрос компьютер всегда дает глупый ответ.

Поэтому очень важно понимать границы применимости тех или иных методов.

Слайд 25

Любой компьютерный анализ биологических данных является экспериментом и к нему предъявляются те же требования — важна четкость постановки и необходимы соответствующие контроли. Значительная часть биоинформатических работ сделана именно с применением уже существующих средств. Необходимо внимательно анализировать результаты работы уже готовых программ.

При этом часто биоинформатический анализ предшествует постановке эксперимента. С другой стороны массовый анализ требует использования простейших программ собственного исполнения .

Слайд 26

Стремительное развитие информационных технологий и биологии привело к широкому использованию совершенно новых практических подходов для решения проблем здравоохранения и сельского хозяйства, для разработки принципиально новых технологий и материалов в различных отраслях. Во всем мире ощущается недостаток в квалифицированных кадрах, способных плодотворно работать в области биоинженерии и биоинформатики, не является исключением и наша страна.

Созданный в 2002 году в МГУ факультет биоинженерии и биоинформатики готовит высококвалифицированные кадры для научно-исследовательских институтов и университетов, медицинских институтов и учреждений, промышленности .

Это специалисты, владеющие последними достижениями фундаментальной биологической науки и техники, способные целенаправленно изменять биологические объекты в соответствии с поставленными задачами.

В целях эффективной и оптимальной подготовки таких специалистов Министерством образования РФ утверждена новая образовательная специальность «биоинженерия и биоинформатика».

Комплексность и разносторонность полученного образования, а также навыки научно-исследовательской работы позволили выпускникам факультета найти применение полученным знаниям в самых различных областях.

Слайд 27

Природа может помочь нам найти правильное техническое решение довольно сложных вопросов. Природа подобна огромному инженерному бюро, у которого всегда готов правильный выход из любой ситуации.

Слайд 28

Рефлексия.

Достигли ли мы поставленных целей?

Знания по каким предметам пригодились в изучении темы?

Нужно ли устанавливать межпредметные связи между информатикой, биологией?

Нужна ли нам интеграция предметов?