Applied Statistical Bioinformatics

Ziel: In jedem Experiment fallen verschiedene Arten von Daten an, die mit wissenschaftlichen Methoden ausgewertet und dargestellt werden müssen. Oft reichen einfache Verfahren und Methoden aus, um ein Ergebnis zu beschreiben. Aber wie erfährt man beispielsweise bis zu welcher Dosis ein Medikament wirksam ist und ab welcher es schädigt. Die Wahlpflichtveranstaltung beabsichtigt die Vermittlung von statistischen Grundlagen zur wissenschaftlichen Analyse und Darstellung von Daten aus biomedizinischen Experimenten. Es sollen Hypothesen mittels empirischer und theoretischer Methoden getestet werden können. Dazu werden Kenntnisse der medizinischen Bioinformatik und Biostatistik einschließlich der biologisch/medizinischen Grundlagen vermittelt. Diese Kenntnisse können später in der Forschung, Entwicklung, in der Pharmaindustrie, in Biotechnologiefirmen und im medizinischen Sektor angewendet werden. Die Lehrinhalte sollen insbesondere dazu befähigen, eigenständig wissenschaftlich zu arbeiten.


Struktur: Die Veranstaltung wird zu gleichen Teilen aus Theorie und Anwendung (Programmierübungen) bestehen. Die Theorie wird sich punktuell an Forschungsthemen (Mikrobiologie, Zellbiologie und Nanobiotechnologie) der Fakultät für Naturwissenschaften orientieren.

Inhalte

  • Einführung und Begriffsdefinitionen
  • Auswahl geeigneter Software
  • Datenaufbereitung, Datenmanagement, Big Data
  • Versuchsplanung und Stichprobenplanung
  • Statistische Analyse medizinischer oder biologischer Daten
  • Verteilungen
  • Testverfahren (Mittelwert- und Varianzanalyse)
  • Regressionsanalyse (linear & nicht-linear)
  • Analytische Diagramme
  • Multivariate Datenanalyse
  • Bioinformatische Analyse medizinischer oder biologischer Daten (e.g., Microarray-, qPCR, digitale PCR, …, Populationsgenetik, Toxikologie)
  • Entwicklung angepasster Auswertemethoden und -software
  • Darstellung, Interpretation und Berichterstellung von Ergebnissee
  • Bildgebende Verfahren
    • Der Anwendungsteil wird mit der Programmiersprache R (http://www.r-project.org/) durchgeführt. R ist eine open source, plafttformübergreifende Programmiersprache und gilt als lingua franca in der Bioinformatik und im biomedizinischen Bereich.

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