Genomika 2017/18

Genomika

Stránka k predmetu 2-INF-269/15 Genomika, školský rok 2017/18

• cvičenie na prvý týždeň
• #Predbežné informácie k štátniciam
• #Genomika: Informácie ku trackom
• #Genomika: Rozvojové projekty
• Náš browser

Obsahové prerekvizity

• Metódy v bioinformatike a Integrácia dátových zdrojov
• Ak ste skúsení v práci na príkazovom riadku v Linuxe, Integráciu je možné brať aj súčasne s Genomikou

Ciele predmetu

Základné ciele:

• Vystaviť vás interdisciplinárnej komunikácii a spolupráci.
• Budovať schopnosť rýchlo sa oboznámiť s podstatnými znalosťami z vám neznámej oblasti, ktorá vám umožní efektívne komunikovať s klientami a kolegami, ktorí nie sú informatici.
• Rozvíjať schopnosti tímovej spolupráce a organizácie práce.
• Vyskúšať si projekt, kde nastupujete do "rozbehnutého vlaku" (práca s existujúcim softvérom s potrebou vývoja vlastných rozšírení).

Vedomostná náplň pre všetkých:

• Zoznámiť sa s modernými technológiami, ktoré sú podstatným zdrojom fenoménu "big data" a sú základom moderného medicínskeho výskumu.

Pre vážnych záujemcov o bioinformatiku:

• Vyskúšať si prácu s reálnymi biologickými dátami.
• Prísť do kontaktu s odborníkmi z prírodných vied.

Hodnotenie

• Písomná skúška: 50% (spoločná pre biológov aj informatikov)
• Práca skupiny ako celku: 25%
• (Preukázateľný) individuálny prínos k úspešnosti projektu: 25%
• Známky A: 90+, B: 80+, C: 70+, D: 60+, E: 50+

Poznámky k hodnoteniu cvičení:

• Obzvlášť malý alebo veľký podiel na práci skupiny môže vieť k individuálnej zmene váh(v extrémnych prípadoch môže individuálne hodnotenie tvoriť až 50% celej známky)
• Za každú fázu skupinového projektu (t.j. po každom stretnutí) vám budú pridelené čierne a/alebo červené body
  • Červené body sú za splnené úlohy a ich počet odzrkadľuje kvalitu, kvantitu a náročnosť práce
  • Čierne body sú za úlohy, ktoré vám boli priradené, ale ktoré ste nesplnili, obzvlášť ak od nich závisí ďalší postup ostatných členov skupiny.
  • Čierne body môžu byť udelené aj za prístup narúšajúci úspešné napredovanie tímu(neospravedlnená neprítomnosť na stretnutí, narušenie práce spoločného servera a pod.)
  • Individuálne hodnotenie je neklesajúca funkcia od počtu červených bodov a nerastúca od počtu čiernych.

Prednášky

• Spojené s predmetom N-mCBI-119/15 na Prírodovedeckej fakulte (spoločne s magisterskými študentami genetiky, molekulárnej biológie a biochémie)
• Prednášajúci:
  • Peter Baráth (Chemický ústav SAV)
  • Broňa Brejová (Katedra informatiky FMFI)
  • Richard Kollár (Katedra aplikovanej matematiky a štatistiky FMFI)
  • Martina Neboháčová (Katedra biochémie PriFUK)
  • Jozef Nosek (Katedra biochémie PriFUK)
  • Ľubomír Tomáška (Katedra genetiky PriFUK)
  • Ivan Valent (Katedra fyzikálnej a teoretickej chémie PriFUK)
  • Tomáš Vinař (Katedra aplikovanej informatiky FMFI)
• Moodle s materiálmi k prednáškam
• Učebnica čiernobiela, farebná, vo fakultnej knižnici na prezenčné použitie so signatúrou I-INF-N-20

Čo si máte odniesť z prednášky?

• Pochopiť podstatné myšlienky prezentácie / textu (o akej technológii sa bavíme, aký typ dát tam vystupuje, akým spôsobom ich získavame, aký je princíp fungovania)?
• Nie je podstatné (ani možné) na 100% ovládať terminológiu
  • využívajte znalosti získané v MBI! (je dobré si pred prednáškou zopakovať relevantnú časť)
  • treba sa preniesť nad fakt, že nie každému slovu budete rozumieť
  • je ok sa na pár minút stratiť v detailoch (ale nie je ok sa stratiť na 70% prednášky)
  • treba sa priebežne pýtať rozumné otázky smerujúce k vyjasneniu podstatných vecí
  • (tréning k interdisciplinárnej komunikácii ide oboma smermi ;))
  • Don't panic! Jediná vec, ktorá nie je v knihe, je Tomášova prednáška.
• Tréning v schopnosti rozlíšiť podstatné od nepodstatného (veľmi dôležitý do budúcnosti)
• V prípade veľkých problémov sa môžeme dohodnúť na konzultáciách ku konkrétnym otázkam

Cvičenia

• Cvičiaci Broňa Brejová a Tomáš Vinař
• Tvorba prehliadača genómov na báze softvéru UCSC genome browser pre vybrané genómy.
• Ak budú výsledky dobré, reálna šanca na využitie v medzinárodnej komunite!
• Dve skupiny (s rôznymi cieľmi), stretnutia cca každé dva týždne v rozvrhovanom čase.

Je toto reálny model niečoho s čím sa môžem stretnúť v praxi?

• Vo väčšine firiem nastupujete do rozbehnutého projektu.
• Nie je neobvyklé, že skupina ľudí odíde a zanechá po sebe nesúrodú dokumentáciu a rozrobenú prácu, na ktorej vy musíte pokračovať.
• Nie príliš schopný manažér.
• Firmy so stabilným produktom používajú zabehnuté technológie (z vášho pohľadu legacy postupy s prvkami zastaralých programovacích jazykov); nie je finančne ani časovo možné neustále refaktorovať na nové platformy
• V tomto projekte: hlavná časť softvéru v C/C++, Perl; databáza MySQL - jadro podporného softvéru vyvinuté na prelome tisícročí
• Ťažiskom projektu je vyhľadávanie, spracovanie a porozumenie dátam
• Vývoj softvéru je pomocný prvok s dôrazom na dosiahnutie konkrétneho cieľa; kľúčová je reprodukovateľnosť, vítaná je znovupoužiteľnosti v iných kontextoch

Typický priebeh cvičenia

• Krátke prezentácie členov tímu o postupe / dosiahnutí cieľov (vrátane prezentácie informácii, ktoré by mohli byť užitočné kolegom pri ich práci)
• Diskusia k aktuálnym problémom, brain storming ohľadom riešenia aktuálnych problémov
• Nové ciele, rozdelenie práce
• Začnete pracovať na nových cieľoch, cvičiaci pomôžu riešiť technické problémy / zodpovedať otázky. Z cvičenia by ste mali odchádzať s predstavou čo idete robiť a ako dlho vám to bude trvať.
• Po skončení cvičenia pokračujete individuálne do ďalšieho stretnutia (komunikácia v rámci skupiny je samozrejme vítaná).

Malassezia globosa a Malassezia sympodialis

• Budeme používať skratky malGlo a malSym
• Sú to mikroorganizmy, ktoré patria medzi huby (fungi).
• Bežne žijú na ľudskej pokožke, živia sa kožným mazom.
• Môžu spôsobovať problémy, ako lupiny vo vlasoch, ekzém, infekcie.
• Obrázky: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4069738/figure/F1/
• Saunders CW, Scheynius A, Heitman J. Malassezia fungi are specialized to live on skin and associated with dandruff, eczema, and other skin diseases. PLoS pathogens. 2012 Jun 21;8(6):e1002701. [1]

Malassezia globosa

• genóm publikovaný firmou Procter and Gamble, ktorá vyrába šampón Head and Shoulders, ktorý obsahuje antigungálne látky
• Xu J, Saunders CW, Hu P, Grant RA, Boekhout T, Kuramae EE, Kronstad JW, DeAngelis YM, Reeder NL, Johnstone KR, Leland M. Dandruff-associated Malassezia genomes reveal convergent and divergent virulence traits shared with plant and human fungal pathogens. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2007 Nov 20;104(47):18730-5. [2]
• Wu G, Zhao H, Li C, Rajapakse MP, Wong WC, Xu J, Saunders CW, Reeder NL, Reilman RA, Scheynius A, Sun S. Genus-wide comparative genomics of Malassezia delineates its phylogeny, physiology, and niche adaptation on human skin. PLoS genetics. 2015 Nov 5;11(11):e1005614. [3]
• Genóm [4], proteíny [5], RNA-seq [6]
• Tím: Becza, Hraška, Jariabka, Krajčovič, Smolík, Šuppa, Zeleňák

Malassezia sympodialis

• Gioti A, Nystedt B, Li W, Xu J, Andersson A, Averette AF, Münch K, Wang X, Kappauf C, Kingsbury JM, Kraak B. Genomic insights into the atopic eczema-associated skin commensal yeast Malassezia sympodialis. MBio. 2013 Mar 1;4(1):e00572-12. [7]
• Zhu Y, Engström PG, Tellgren-Roth C, Baudo CD, Kennell JC, Sun S, Billmyre RB, Schröder MS, Andersson A, Holm T, Sigurgeirsson B. Proteogenomics produces comprehensive and highly accurate protein-coding gene annotation in a complete genome assembly of Malassezia sympodialis. Nucleic acids research. 2017 Jan 18;45(5):2629-43. [8]
• Genóm [9], proteíny [10], RNA-seq [11]
• Tím: Ižip, Mayer, Metohajrová, Novák, Rabatin, D. Simeunovič, R. Simeunovič

Ďalšie príbuzné genómy

• [12]

Ǔlohy pre vás

• Skúste si spraviť cvičenie na prácu s UCSC prehliadačom
• Do pondelka 26.2.: poslať B. Brejovej email obsahujúci vaše meno, gmailové konto a githubové konto, ktoré chcete na predmete využívať, prijať pozvánku za člena Github projektu
• Rozmyslite si v skupinách aké spôsoby koordinácie chcete používať, návrhy nižšie
• Pre ďalšie dve prednášky je vhodné si z MBI zopakovať úvod do biológie pre informatikov (cvičenie) a prednášku o sekvenovaní a zostavovaní genómov
• 1.3. stretnutie malGlo, 8.3. stretnutie malSym

Koordinácia v rámci skupiny a s cvičiacimi

Každá skupina by si mala vytvoriť spôsob organizácie práce a jej výsledkov

• Mala by existovať verejne dostupná a prehľadná dokumentácia k všetkému, čo ste robili
  • Kde ste stiahli dáta, ako ste ich spracovali (ideálne postupnosť všetkých relevantných príkazov), poznámky k problematickým krokom
  • Ideálne v angličtine, ale stačia stručné poznámky
• Takisto by mali byť verejne prístupný archív zdrojových kódov všetkých programov, ktorý ste pre predmet napísali

Z minulého roku existuje projekt na GitHube https://github.com/bbrejova/genomika-2017

• Obsahuje skripty aj dokumentáciu vo forme wiki
• Odporúčame použiť, ak nemáte lepší nápad ako prácu zorganizovať
• Časti z minulého roka nemažte, môžete ich však nejako presunúť do priečinka a pod.

Denník skupiny

• Každá skupina má Google document, v ktorom sa na stretnutí spíšu dohodnuté úlohy a komu boli priradené a na ďalšom stretnutí aktuálny stav ich plnenia a pridelené body
• Môžete si tam písať aj ďalšie poznámky o aktuálnom stave prác a problémoch, na aké ste narazili

Predbežný plán cvičení

Časový plán sa ešte môže zmeniť podľa okolností

• 6.4. MalGlo (Becza, Hraška, Jariabka, Krajčovič, Smolík, Šuppa, Zeleňák)
• 12.4. MalSym (Ižip, Mayer, Metohajrová, Novák, Rabatin, D. Simeunovič, R. Simeunovič)
• 19.4. MalGlo
• 26.4. MalSym
• 3.5. nebude
• 10.5. MalGlo
• 17.5. MalSym

Genomika: cvičenie UCSC browser

Cvičenie na predmet Genomika

Základy browsera, gény

• On-line grafický nástroj na prezeranie genómov
• Konfigurovateľný, veľa možností, ale pomerne málo organizmov
• V programe Firefox choďte na stránku UCSC genome browser http://genome-euro.ucsc.edu/ (európsky mirror stránky http://genome.ucsc.edu/ )
• Hore v modrom menu zvoľte Genomes, potom zvoľte ľudský genóm verzia hg38. Do okienka search term zadajte HOXA2. Vo výsledkoch hľadania (Known genes) zvoľte gén homeobox A2 na chromozóme 7.
  • Pozrime si spolu túto stránku
  • V hornej časti sú ovládacie prvky na pohyb vľavo, vpravo, približovanie, vzďaľovanie
  • Pod tým schéma chromozómu, červeným vyznačená zobrazená oblasť
  • Pod tým obrázok vybranej oblasti, rôzne tracky
  • Pod tým zoznam všetkých trackov, dajú sa zapínať, vypínať a konfigurovať
  • Po kliknutí na obrázok sa často zobrazí ďalšia informácia o danom géne alebo inom zdroji dát (treba mať zapnuté na full alebo pack, inak prepína úroveň zobrazenia)
  • V génoch exóny hrubé, UTR tenšie, intróny vodorovné čiary

• Koľko má HOXA2 exónov? Na ktorom chromozóme a pozícii je? Pozor, je na opačnom vlákne. Ako je táto skutočnosť naznačená na obrázku?
• V tracku GENCODE kliknite na gén, mali by ste sa dostať na stránku popisujúcu jeho rôzne vlastnosti, pozrite si ju.

Dôležité tracky

Tracky sú rozdelené do viacerých skupín

• Mapping and sequencing: kvalita sekvencie zostavenej z čítaní, základné vlastnosti ako napr. GC%
• Genes and Gene Predictions: známe gény z rôznych databáz, automatické predikcie
• Phenotype and Literature: gény a iné miesta v genóme spomínané v literatúre alebo v databázach o ľudských chorobách a pod.
• mRNA and EST: osekvenované mRNA sekvencie
• Expression: údaje o expresii génov v rôznych tkanivách, napr. GTEx
• Regulation: merania o regulácii aktivity génov (väzobné miesta transkripčných faktorov, histónové modifikácie)
• Comparative genomics: porovnanie viacerých genómov
  • PhyloP - uroven konzerovanosti danej bazy len na zaklade jedneho stlpca zarovnania
  • Element Conservation/Conserved Elements vysledky z phyloHMM phastCons, ktory berie do uvahy aj okolite stlpce
  • multiz celogenómové zarovnania
  • nets and chains: zodpovedajúce si úseky rôznych genómov
• Variation: populacna genomika a polymorfizmy (viac v starsich verziach ludskeho genomu)
• Repeats: casti genomu, ktore sa velakrat opakuju, ale aj segmentalne duplikacie

Verzie genómov, prechádzanie medzi verziami (liftOver)

• Vráťte sa na UCSC genome browser http://genome-euro.ucsc.edu/
• Pozrieme si niekoľko vecí týkajúcich sa sekvenovania a skladania genómov
• Hore v modrom menu zvoľte Genomes, časť Other
• Na ďalšej stránke zvoľte človeka a pomocou menu Human Assembly zistite, kedy boli pridané posledné dve verzie ľudského genómu (hg19 a hg38)
• Na tej istej stránke dole nájdete stručný popis zvolenej verzie genómu.
• Zapnite si tracky "Assembly" a "Gaps" a pozrite si región chr2:110,000,000-110,300,000 v hg19: [13] Aká dlhá je neosekvenovaná medzera (gap) v strede tohto regiónu? Približnú veľkosť môžete odčítať z obrázku, presnejší údaj zistíte kliknutím na čierny obdĺžnik zodpovedajúci tejto medzere (úplne presná dĺžka aj tak nebola známa, nakoľko nebola osekvenovaná).
• Cez menu položku View, In other genomes si pozrite, ako zobrazený úsek vyzerá vo verzii hg38. Ako sa zmenila dĺžka z pôvodných 300kb?

BLAT, prechádzanie medzi genómami rôznych druhov

• Sekvencia uvedená nižšie vznikla sekvenovaním ľudskej mRNA
• Choďte na UCSC genome browser http://genome.ucsc.edu/ , na modrej lište zvoľte BLAT, zadajte túto sekvenciu a hľadajte ju v ľudskom genóme. Akú podobnosť (IDENTITY) má najsilnejší nájdený výskyt? Aký dlhý úsek genómu zasahuje? (SPAN). Všimnite si, že ostatné výskyty sú oveľa kratšie.
• V stĺpci ACTIONS si pomocou Details môžete pozrieť detaily zarovnania a pomocou Browser si pozrieť príslušný úsek genómu.
• V tomto úseku genómu si zapnite track Vertebrate net na full a kliknutím na farebnú čiaru na obrázku pre tento track zistite, na ktorom chromozóme sliepky sa vyskytuje homologický úsek.
• Skusme tu istu sekvenciu zarovnat ku genomu sliepky programom Blat: stlacte najprv na hornej modrej liste Genomes, zvolte Vertebrates a Chicken a potom na hornej liste BLAT. Do okienka zadajte tu istu sekvenciu. Akú podobnosť a dĺžku má najsilnejší nájdený výskyt teraz? Na ktorom je chromozóme?

Ľudská sekvencia pre BLAT

AACCATGGGTATATACGACTCACTATAGGGGGATATCAGCTGGGATGGCAAATAATGATTTTATTTTGAC
TGATAGTGACCTGTTCGTTGCAACAAATTGATAAGCAATGCTTTCTTATAATGCCAACTTTGTACAAGAA
AGTTGGGCAGGTGTGTTTTTTGTCCTTCAGGTAGCCGAAGAGCATCTCCAGGCCCCCCTCCACCAGCTCC
GGCAGAGGCTTGGATAAAGGGTTGTGGGAAATGTGGAGCCCTTTGTCCATGGGATTCCAGGCGATCCTCA
CCAGTCTACACAGCAGGTGGAGTTCGCTCGGGAGGGTCTGGATGTCATTGTTGTTGAGGTTCAGCAGCTC
CAGGCTGGTGACCAGGCAAAGCGACCTCGGGAAGGAGTGGATGTTGTTGCCCTCTGCGATGAAGATCTGC
AGGCTGGCCAGGTGCTGGATGCTCTCAGCGATGTTTTCCAGGCGATTCGAGCCCACGTGCAAGAAAATCA
GTTCCTTCAGGGAGAACACACACATGGGGATGTGCGCGAAGAAGTTGTTGCTGAGGTTTAGCTTCCTCAG
TCTAGAGAGGTCGGCGAAGCATGCAGGGAGCTGGGACAGGCAGTTGTGCGACAAGCTCAGGACCTCCAGC
TTTCGGCACAAGCTCAGCTCGGCCGGCACCTCTGTCAGGCAGTTCATGTTGACAAACAGGACCTTGAGGC
ACTGTAGGAGGCTCACTTCTCTGGGCAGGCTCTTCAGGCGGTTCCCGCACAAGTTCAGGACCACGATCCG
GGTCAGTTTCCCCACCTCGGGGAGGGAGAACCCCGGAGCTGGTTGTGAGACAAATTGAGTTTCTGGACCC
CCGAAAAGCCCCCACAAAAAGCCG

Table browser

Genome browser is nice for manual browsing but also allows programmers to download data

• each track based on one or several tables in an SQL database
• you can download genomic sequences and data from these tables [14]
• you can also write queries for a public SQL server [15] or create queries using Table browser forms (blue bar: Tools->Table browser)
• conversely, you can also display your own data in "custom tracks" of the browser

Table browser examples

• Basic type of query: e.g. export all genes in the part of the genome displayed in the browser
• Several output formats, e.g.:
  • sequence: file of protein or DNA sequences of these genes (various settings)
  • GTF: coordinates of genes and their exons
  • Hyperlinks to genome browser: list of genes with links to the browser for each gene
  • Instead of export we can get summary statistics (number of items, how much sequence they cover)
• More complex query, "intersection" of two tables: e.g. all genes that are more than 50% covered by simple repeats, filtering

Predbežné informácie k štátniciam

Na tejto stránke sú predbežné neoficiálne informácie k magisterskému štátnicovému predmetu Bioinformatika a strojové učenie pre školský rok 2017/18. Môže ešte dôjsť k nejakým zmenám (najmä v oblasti dátových štruktúr), finálna verzia by sa v prebehu pár dní mala objaviť na stránke Katedry informatiky.

Úvod

Jedným z cieľov štátnic je uvedomiť si prepojenia medzi rôznymi predmetmi. Predmety v štátnicovom predmete Bioinformatika a strojové učenie navzájom súvisia, ale tieto súvislosti sa len v malej miere ukážu priamo v osnovách jednotlivých predmetov. Preto sme vybrali články z vedeckej literatúry, ktoré spájajú témy z viacerých predmetov a budú odrazovým mostíkom pre diskusiu na štátnych skúškach. Na štátnej skúške si vylosujete jeden z nižšie uvedených článov a trojicu otázok s ním súvisiacich. V prvej otázke bude vždy vašim cieľom sumarizovať hlavné výsledky článku a vysvetliť ich aj informatikom, ktorí nie sú priamo odborníkmi v oblasti zamerania článku. V tejto otázke očakávame cca 5-minútový prehľad článku s dôrazom na vysvetlenie potrebných pojmov a základných myšlienok článku, nie technických detailov. Druhá otázka bude z nižšie uvedených okruhov učiva. Môže ale nemusí súvisieť s témou článku. Tretia otázka bude podrobne vysvetliť niektorý technický detail článku (napr. nejakú časť algoritmu, zložitejšiu definíciu, dôkaz lemy, detaily experimentu a podobne). Po vylosovaní otázky dostanete k dispozícii vytlačený článok a budete mať aspoň hodinu času na prípravu, takže nie je potrebné tieto články poznať naspamäť. Pri príprave na štátnice vám odporúčame okrem opakovania si učiva v uvedených okruhoch pozrieť si aj uvedené články a s nimi súvisiacu terminológiu.

Články

• Apostolico A, Bock ME, Lonardi S, Xu X. Efficient detection of unusual words. Journal of Computational Biology. 2000 Feb 1;7(1-2):71-94. [16]

• Štefankovič D, Vempala S, Vigoda E. A deterministic polynomial-time approximation scheme for counting knapsack solutions. SIAM Journal on Computing. 2012 Apr 19;41(2):356-66. [17]

• Dowell RD, Eddy SR. Evaluation of several lightweight stochastic context-free grammars for RNA secondary structure prediction. BMC Bioinformatics. 2004 Jun 4;5(1):1. [18]

• Heng L, Durbin R. (2009): Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics 25(14): 1754-1760 [19]

• Salzberg SL, Delcher AL, Kasif S, White O. Microbial gene identification using interpolated Markov models. Nucleic Acids Research. 1998 Jan 1;26(2):544-8. [20]

• Wieland SC, Cassa CA, Mandl KD, Berger B. Revealing the spatial distribution of a disease while preserving privacy. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2008 Nov 18;105(46):17608-13. [21]

• Elias I, Lagergren J. Fast neighbor joining. Theoretical Computer Science. 2009 May 17;410(21):1993-2000. [22]

• Graves A, Fernández S, Gomez F, Schmidhuber J. Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks. In Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning 2006 Jun 25 (pp. 369-376). ACM. [23]

• Bachem O, Lucic M, Hassani H, Krause A. Fast and provably good seedings for k-means. In Advances in Neural Information Processing Systems 2016 (pp. 55-63). [24]

• Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience. 1991 Jan;3(1):71-86. [25]

Okruhy učiva

V zátvorke skratky súvisiacich predmetov: AOP: Aproximácia optimalizačných problémov; G: Genomika; IDZ: Integrácia dátových zdrojov; MBI: Metódy v bioinformatike; NS: Neurónové siete; PaŠ: Pravdepodobnosť a štatistika; SU: Strojové učenie; VPDŠ: Vybrané partie z dátových štruktúr

• Neurónové siete: viacvrstvový perceptrón, metóda spätného šírenia chyby, hlboké architektúry neurónových sietí, Hebbovské učenie (SU,NS)

• Modelovanie sekvenčných dát: Skryté Markovove modely, podmienená pravdepodobnosť a Bayesove vety, Viterbiho a dopredný algoritmus, príklady využitia v bioinformatike (hľadanie génov a profilové HMM), rekurentné neurónové siete, Hopfieldov model (MBI,PaŠ,NS)

• Klasifikačné modely: support vector machines, rozhodovacie stromy, náhodné lesy, bagging, boosting (SU)

• Regresia: lineárna a generalizovaná lineárna regresia, metóda najmenších štvorcov, štatistický model s normálnym rozdelením chýb, regularizácia (PaŠ,SU)

• Teória strojového učenia: štatistický model strojového učenia, výchylka vs. rozptyl, preučenie a podučenie, PAC učenie, odhady pomocou VC dimenzie (SU,NS)

• Strojové učenie bez učiteľa: zhlukovanie, samoorganizujúce sa zobrazenia, analýza hlavných komponentov, využitie na analýzu génovej expresie (SU,NS,MBI)

• Testovanie štatistických hypotéz: Fisherov exaktný test, Welchov t-test, Mann-Whitneyho U-test, Bonferroniho korekcia viacnásobného testovania, log likelihood ratio test, príklady použitia testov v bioformatike (PaŠ,IDZ,MBI)

• Stredná hodnota náhodnej premennej: linearita strednej hodnoty, Markovova a Čebyševova nerovnosť (PaŠ)

• Limitné vety teórie pravdepodobnosti: centrálna limitná veta, Moivrova-Laplaceova veta, slabý zákon veľkých čísel (PaŠ)

• Sekvenovanie DNA: technológie sekvenovania a ich charakteristiky (Sanger, Illumina, nanopórové sekvenovanie), skladanie genómov, deBruijnove grafy, RNA-seq (MBI,G)

• Fylogenetika a komparatívna genomika: metóda spájania susedov, metóda úspornosti, Jukes-Cantorov model a iné substitučné modely, pozitívna a negatívna selekcia a jej vplyv na evolúciu biologických sekvencií (MBI, G)

• Zarovnania a algoritmy na reťazcoch: lokálne a globálne zarovnávanie sekvencií, BLAST (jadrá zarovnaní), perfektné hešovanie, Bloomov filter, efektívna reprezentácia sekvencií (sufixové stromy a polia, Burrowsova–Wheelerova transformácia, FM index) (MBI,VPDŠ)

• Metóda maximálnej vierohodnosti: odhad parametrov rozdelenia, nevychýlené odhady parametrov, metóda maximálnej vierohodnosti na rekonštrukciu fylogenetických stromov, Felsensteinov algoritmus, EM algoritmus, trénovanie skrytých Markovových modelov, hľadanie sekvenčných motívov (PaŠ, MBI)

• Lineárne programovanie: lineárne a kvadratické programovanie, simplexová metóda, dualita, celočíselné lineárne programovanie a jeho využitie na riešenie ťažkých problémov v bioinformatike, využitie lineárneho programovania v aproximačných algoritmoch (deterministické zaokrúhľovanie, iterované zaokrúhľovanie, randomizované zaokrúhľovanie + derandomizácia, primárno-duálne metódy), semidefinitné programovanie a max-cut, využitie duality v support vector machines (kernelové metódy) (AOP, SU, MBI)

• Aproximovateľnosť: Zložitostné triedy aproximačných algoritmov, PCP veta a jej použitie, AP-redukcia, APX úplné problémy, aproximovateľnosť problému obchodného cestujúceho, polynomiálne aproximačné schémy a príklady PTAS algoritmov (AOP)

• Aplikácie formálnych jazykov: Knuth-Morris-Pratt algoritmus na hľadanie vzorky v texte, stochastické bezkontextové gramatiky, kovariačný model a rodiny RNA, Nussinovovej algoritmus (MBI, VPDŠ)

• Modely dátových štruktúr: amortizovaná zložitosť a potenciálová funkcia, I/O model a B-stromy, cache-oblivious model a statický binárny strom s van Emde Boas rozložením, úsporné dátové štruktúry (rank a select) (VPDŠ)

• Dátové štruktúry pre intervaly: range minimum query, lowest common ancestor, segmentové stromy, rozsahové stromy (VPDŠ)

Príklad otázok

Príklady otázok ku článku Glorot X, Bengio Y. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. [26]

Otázka 1: Sumarizujte hlavné výsledky článku a vysvetlite, prečo je skúmaný problém dôležitý pre moderné strojové učenie (ak v odpovedi na túto otázku nevysvetlíte, čo je neurónová sieť, pravdepodobne sa vás spýtame na definíciu)

Otázka 2: Vysvetlite, čo je normalizovaná inicializácia a na obrázkoch 7 a 9 vysvetlite, aký má normalizovaná inicializácia vplyv na priebeh učenia. (bude k dispozícii projektor, na ktorom sa dajú obrázky z článku ukázať)

Otázka 3: Štatistický model strojového učenia, výchylka vs. rozptyl, preučenie a podučenie