Bioinformatyka i biologia systemów (makrokierunek)

Bioinformatyka i biologia systemów to dwie dość młode i blisko związane dziedziny na styku biologii, chemii, fizyki, medycyny, statystyki, matematyki i informatyki. Wprawdzie oficjalna definicja mówi tylko o biologii, matematyce i informatyce, ale w praktyce wiedza, którą bioinformatyk stosuje w praktyce często wykracza poza te i tak już szerokie ramy. Bioinformatyk może modelować metabolizm całej komórki, bądź z wielką precyzją pojedynczą reakcję chemiczną katalizowaną przez jakiś enzym. Może przewidywać struktury białek, lub badać mechanizm ich zwijania w docelową strukturę. Może projektować nowe leki, bądź szukać w genomie markerów, które sugerowałyby, że pacjent na dany lek nie będzie reagował. I w każdym z powyższych przypadków jest przygotowany na to, że będzie musiał zaprojektować nowy, lepszy algorytm do danego celu, jeśli wyczerpie możliwości istniejącego.

Bioinformatyka i biologia systemów rozwijają się bardzo dynamicznie, ale ponieważ mają krótką historię, absolwenci bioinformatyki na całym świecie zazwyczaj wybierają ścieżkę kariery naukowej. Część z nich znajduje zatrudnienie w nowo-powstających firmach świadczących usługi bioinformatyczne, część przenosi się do laboratoriów diagnostycznych. Będąc na styku wielu dziedzin mają dużo większe pole manewru jeśli chodzi o znalezienie pracy, niż ich wąsko wyspecjalizowani koledzy.

Absolwent studiów I stopnia na kierunku bioinformatyka i biologia systemów:

• Ma ogólną wiedzę na temat zakresu badań biologicznych i stosowanej w nich metodologii.
• Dostrzega i rozumie różnorodność systemów regulacyjnych w biologii.
• Ma wiedzę o przebiegu najważniejszych procesów życiowych roślin i zwierząt oraz ich regulacji.
• Potrafi stosować metody mechaniki i dynamiki molekularnej oraz metody Monte-Carlo do symulacji wybranych procesów regulacyjnych.
• Ma wiedzę na temat dróg przepływu informacji genetycznej i ich regulacji, reguł dziedziczenia i podstaw inżynierii genetycznej.
• Ma podstawową wiedzę na temat prawidłowości kierujących ewolucją życia i organizmów.
• Potrafi analizować i porównywać sekwencje genomowe.
• Rozumie różnorodność relacji między organizmami oraz między organizmami i ich środowiskiem.
• Potrafi opisać prawidłowości zachodzące między organizmami a ich środowiskiem abiotycznym.
• Potrafi ocenić, na podstawowym poziomie, przydatność rutynowych metod i narzędzi bioinformatycznych oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia do typowych zadań bioinformatycznych.
• Potrafi modelować podstawowe układy biomolekularne oraz projektować inhibitory enzymów.
• Potrafi wykonać analizę danych pochodzących z technologii wielkoskalowych i syntezować wyniki w kontekście problemu biologicznego.
• Ma ogólną wiedzę z zakresu chemii nieorganicznej i organicznej ze szczególnym uwzględnieniem związków o znaczeniu biologicznym i potrafi wykonać podstawowe obliczenia chemiczne.
• Potrafi dokonać analizy i symulacji sieci biochemicznych na różnych poziomach przybliżeń.
• Ma wiedzę na temat podstaw fizyki w stopniu umożliwiającym zrozumienie struktury i mechanizmów funkcjonowania układów molekularnych i biomolekularnych.
• Rozumie zasady konstrukcji modeli analitycznych i komputerowych zjawisk przyrodniczych .
• Zna wybrane modele matematyczne z ekologii, fizjologii i biologii molekularnej.
• Zna podstawowe metody rachunku prawdopodobieństwa i statystyki, w tym elementy teorii estymacji i testowania hipotez, a także potrafi konstruować modele probabilistyczne i stosować metody statystyczne do analizy danych.
• Potrafi stosować techniki nowoczesnej statystycznej analizy danych ze szczególnym uwzględnieniem metod stosowanych w badaniach złożonych eksperymentów molekularnych.
• Zna podstawowe pojęcia rachunku różniczkowego funkcji wielu zmiennych, elementów całki Riemanna funkcji wielu zmiennych.
• Ma wiedzę na temat podstawowych metod badania układów dynamicznych z czasem ciągłym i dyskretnym.
• Ma podstawową wiedzę z zakresu kombinatoryki, teorii grafów i algebry liniowej, a także potrafi stosować metody zliczania różnego rodzaju skończonych obiektów.
• Posługuje się pakietami do wykonywania obliczeń na macierzach.
• Potrafi posługiwać się bibliotekami algorytmów kombinatorycznych .
• Potrafi rozwiązywać podstawowe problemy numeryczne matematyki ciągłej (skalarne równania nieliniowe, układy równań liniowych, całkowanie numeryczne, interpolacja i aproksymacja).
• Potrafi stosować klasyczne i adaptacyjne metody optymalizacji.
• Potrafi stosować wybrane pakiety matematyczne (Maple, Matlab) do rozwiązywania numerycznego równań różniczkowych i graficznej prezentacji ich rozwiązań.
• Zna podstawowe struktury danych i wykonywane na nich operacje ze szczególnym uwzględnieniem struktur danych stosowanych w biologii obliczeniowej.
• Zna podstawowe metody projektowania, analizowania i programowania algorytmów, w tym algorytmy przeszukiwania, grafowe, problemy ścieżkowe.
• Ma wiedzę na temat projektowania i programowania obiektowego (kapsułkowanie i ukrywanie informacji, klasy i podklasy, dziedziczenie, polimorfizm, hierarchie klas).
• Potrafi stworzyć model obiektowy prostego systemu (np. w języku UML).
• Umie projektować i tworzyć programy obiektowe w wybranych językach programowania.
• Ma umiejętność budowy prostych systemów bazodanowych wykorzystujących przynajmniej jeden z najbardziej popularnych systemów zarządzania bazą danych.
• Potrafi formułować zapytania do bazy danych w wybranym języku zapytań.
• Zna co najmniej jeden język obcy na poziomie średnio zaawansowanym.
• Rozumie konieczność systematycznej pracy nad wszelkimi projektami, które mają długofalowy charakter.
• Potrafi pracować indywidualnie i w zespole, w tym także potrafi zarządzać swoim czasem oraz podejmować zobowiązania i dotrzymywać terminów.