This course will present basic types of functional genetics data such as RT-qPCR data, DNA chips profiling data, and high-throughput sequencing data. Students will acquire information on how to preprocess, clean, and standardize data, and will be acquainted with specific statistical and exploratory data analysis methods used for multidimensional genomic data processing. Students will learn how to interpret data using gene ontologies, how to archive, and how to visualize data. During exercises students will practise gained knowledge on the real life data, and will master commonly used online resources and analytical tools.
Last update: ROZ143 (10.06.2013)
Tato přednáška seznámí studenty se základními typy funkčně genetických dat. K nim patří především data získaná kvantifikací specifických nukleových kyselin polymerázovou řetězovou reakcí (RT-qPCR), data z profilování na DNA čipech a data získaná pomocí vysoce výkonného sekvenování. Studenti se naučí data předzpracovat očištěním od technologických artefaktů a převedením do standardizovaného tvaru. Dále budou studenti obeznámeni se specifickými metodami explorativní analýzy dat a statistickými metodami používanými při zpracování mnohorozměrných genomických dat. S použitím genových ontologií se studenti naučí získané výsledky biologicky interpretovat. Studenti budou také seznámeni se způsoby vizualizace a archivace dat. Na cvičeních budou studenti prohlubovat získané znalosti na skutečných příkladech a naučí se ovládat běžně používané analytické nástroje a zdroje.
Aim of the course -
Last update: ROZ143 (08.08.2013)
Students will be able to:
Process RT-qPCR, DNA chips and high-throughput sequencing functional genetics data.
Validate experimental results using exploratory data analysis.
Use statistical methods to analyse and interpret functional genetics data.
Effectively design experiment taking into account caveats of individual experimental approaches.
Last update: ROZ143 (10.06.2013)
Studenti budou umět:
Zpracovat funkčně genetická data z RT-qPCR, DNA čipů a vysoce výkonného sekvenování.
Pomocí explorativní analýzy dat validovat výsledky laboratorního experimentu.
Statisticky analyzovat funkčně genetická data a provést jejich biologickou interpretaci.
Navrhnout experiment s ohledem na technologické artefakty jednotlivých metod.
Literature -
Last update: TAJ143 (02.07.2013)
R: Zvárová J, Mazura I (eds.), Metody molekulární biologie a bioinformatiky, Karolinum, Praha 2013, ISBN: 978-8024621500
A: Tevfik Dorak, M. (ed.), Real-time PCR (Advanced Methods), Taylor & Francis 2006, ISBN: 978-0415377348
A: Gentleman R, Carey V, Huber W, Irizarry R, Dudoit S (eds.), Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, Springer 2005, ISBN: 978-0387251462
Last update: ROZ143 (10.06.2013)
Z: Zvárová J, Mazura I (eds.), Metody molekulární biologie a bioinformatiky, Karolinum, Praha 2013, ISBN: 978-8024621500
D: Tevfik Dorak, M. (ed.), Real-time PCR (Advanced Methods), Taylor & Francis 2006, ISBN: 978-0415377348
D: Gentleman R, Carey V, Huber W, Irizarry R, Dudoit S (eds.), Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, Springer 2005, ISBN: 978-0387251462
Learning resources -
Last update: ROZ143 (08.08.2013)
none
Last update: ROZ143 (08.08.2013)
žádné
Requirements to the exam - Czech
Last update: ROZ143 (10.06.2013)
Na konci semestru studenti presentují výsledky úkolů a skládají písemnou zkoušku.
Syllabus -
Last update: ROZ143 (08.08.2013)
1. Introduction. Types of functional genetics data. Aims of the anlyses.
2. RT-qPCR data preprocessing: Primer and probe design. Standard curve.
3. RT-qPCR data preprocessing: Amplification curve. Threshold cycle. Background correction. Data normalization.
4. Transcription chips data preprocessing: Noise removal. Data normalization. Relative and absolute quantification.
5. Transcription chips data preprocessing: Variance stabilization. Summarization of intensity values.
6. High-throughput sequencing: Reading and mapping.
7. Further applications: Analysis of single nucleotide polymorphisms and chromosomal abberations. DNA methylation.
8. Expolratory data analysis: Dimensionality reduction. Clustering. Control points.
9. Linear models. Problem of test multiplicity.
10. Classification methods.
11. Design of experiments and randomization. Replication.
12. Annotation and results archivation: Genomic browsers and expression databases.
13. Biological interpretation: Gene Set Enrichment Analysis (GSEA). Database of signalling pathways. Gene ontologies.
14. Integration with interaction data: Network analysis. Database of interaction data.
Last update: ROZ143 (08.08.2013)
1. Úvod. Druhy funkčně genetických dat. Cíle analýz.
2. Předzpracování RT-qPCR dat: Design primerů a prób. Standardní křivka.