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: Hladíková Jana (04.01.2018)
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: Hladíková Jana (04.01.2018)
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: Hladíková Jana (04.01.2018)
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: Svozil Daniel prof. Mgr. Ph.D. (31.10.2018)
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: Cedric Gondro, Primer to Analysis of Genomic Data Using R, Springer International Publishing 2015, ISBN 978-3-319-14475-7
A: Eija Korpelainen, Jarno Tuimala, Panu Somervuo, Mikael Huss, Garry Wong, RNA-seq Data Analysis: A Practical Approach, Chapman and Hall/CRC 2014, ISBN 9781466595002
Last update: Svozil Daniel prof. Mgr. Ph.D. (31.10.2018)
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: Cedric Gondro, Primer to Analysis of Genomic Data Using R, Springer International Publishing 2015, ISBN 978-3-319-14475-7
D: Eija Korpelainen, Jarno Tuimala, Panu Somervuo, Mikael Huss, Garry Wong, RNA-seq Data Analysis: A Practical Approach, Chapman and Hall/CRC 2014, ISBN 9781466595002
Learning resources -
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
none
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
žádné
Requirements to the exam - Czech
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
Na konci semestru studenti presentují výsledky úkolů a skládají písemnou zkoušku.
Syllabus -
Last update: Hladíková Jana (04.01.2018)
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: Hladíková Jana (04.01.2018)
1. Úvod. Druhy funkčně genetických dat. Cíle analýz.
2. Předzpracování RT-qPCR dat: Design primerů a prób. Standardní křivka.