Opis predmeta
Računalniška orodja za analizo mikromrež (R, Bioconductor) in povezovanje z bazami podatkov in ontologij.
- načrt poskusa,
- priprava podatkov,
- odstranjevanje šuma ozadja,
- normalizacija,
- analiza diferencialne izraženosti,
- metode za iskanje povezav med skupinami genov,
- grafične predstavitve in vizualizacija rezultatov.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Pri predmetu se bodo študentje seznanili s sodobnimi metodami in fazami uporabe statistike v bioinformatiki in analize mikromrež: Usposobili se bodo za samostojno uporabo programskih orodij za analizo in vizualizacijo velikih količin podatkov.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, praktično delo z računalniki, projektno delo, individualne naloge.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
– uporaba Linux in R za analizo bioinformacijskih podatkov,
– razumevanje problema analize visokodimenzionalnih podatkov.
Temeljni viri in literatura
Knjige/ books:
- ATTWOOD, T.K./ PARRY-SMITH, D.J. 1999. Introduction to bioinformatics. Pearson Education, Harlow, England.
- Durbin, R., Eddy, S.R., Krogh, A., & Mitchison, G.J. Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. New York: Cambridge, UK, Cambridge University Press; 1998.
- Datta, S. and Nettleton, D. eds., 2014. Statistical analysis of next generation sequencing data. Cham [etc.]: Springer.
- Korpelainen E. RNA-seq data analysis : a practical approach. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group; 2015.
- Baker M. 2013. Big biology: The ’omes puzzle. Nature, 494, 7438: 416–419
Spletni viri/ web sources:
- Strežnik Nacionalnega centra za biotehnološko informacijo, ZDA http://www.ncbi.nlm.nih.gov
- The R Project for Statistical Computing http://www.r-project.org/
- Bioconductor – open source software for bioniformatics http://www.bioconductor.org/
Introduction to Linux for bioinformatics https://wiki.bits.vib.be/index.php/Introduction_to_Linux_for_bioinformatics