1. Plan wykładu „Biologia systemowa” – semestr letni 2023/2024 (wykład fakultatywny)
  2. SYLLABUS „Biologia systemowa” – semestr letni 2023/2024


BIOLOGIA SYSTEMOWA
Semestr letni 2023/2024
(wykład fakultatywny)

Wykłady będą odbywały się zgodnie z poniższym planem wyłącznie on-line.
Osoba odpowiedzialna: prof. dr hab. Jadwiga Jaruzelska.

Data Temat
 

6 marzec

11:45-13:15

1. Wprowadzenie do języka R (biblioteka dplyr)

2. Podstawy wizualizacji danych: wykres rozrzutu, wykres pudełkowe oraz histogram (biblioteka ggplot2)

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

6 marzec

13:30-15:00

1. Statystyki opisowe: średnia, mediana, dominanta, wariancja, odchylenie standardowe, błąd standardowy

2. Testy statystyczne – wprowadzenie

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

      20 marzec

     15:00-16:30

Wprowadzenie do biologii systemowej

dr Marcin Sajek

13 marzec

10:00 – 11:30

1. Testy zgodności: test dokładny, test chi2 oraz test G2. Porównywanie średnich w dwóch populacjach – test t dla prób niezależnych i zależnych. Test Wilcoxona

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

13 marzec

11:45 – 13:15

1. Założenia w testach parametrycznych: normalność, homoskedastyczność wariancji – przekształcenia zmiennych (metoda Boxa-Coxa)

2. Porównanie wielu prób – jedno i dwuczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Test Kruskala-Wallisa oraz test Friedmana. Porównania wielokrotne (post-hoc)

Dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

13 marzec

13:30 – 15:00

Testy niezależności. Wykres mozaikowy, balonowy oraz wykres skojarzeńDr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

3 kwietnia

10:00 -11:30

Współczynnik korelacji Pearsona i Spearmana. Zastosowanie wykresu rozrzutu oraz wykresu słonecznikowego do analizy korelacjiDr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

3 kwietnia

11:45 -13:15

Regresja prosta. Regresja wielokrotnaDr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

3 kwietnia

13:30 -15:00

BioconductoRDr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM

SYLLABUS

BIOLOGIA SYSTEMOWA

Semestr letni 2023/2024

(Wykłady będą odbywały się w środy w sali seminaryjnej IGC PAN)

Nazwa przedmiotu Biologia systemowa
Miejsce Instytut Genetyki Człowieka Polska Akademia Nauk
ul. Strzeszyńska 32
Język przedmiotu angielski
Efekty kształcenia dla przedmiotu ujęte w kategoriach: wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych Doktorant zdobywa wiedzę na temat metod statystycznych stosowanych w naukach biologicznych. Wykłady będą poświęcone w szczególności następującym zagadnieniom:

  1. Język R – podstawy programowania i wizualizacji.
  2. Podstawowe statystyki opisowe danych.
  3. Podstawy testów statystycznych i estymacji.
  4. Główne założenia w testach parametrycznych.
  5. Testowanie statystycznych różnic w średnich dla dwóch i więcej populacji.
  6. Mierzenie oraz testowanie zależności.
  7. Analiza korelacji i regresji.
  8. Podstawy repozytorium BioconductoR
Typ przedmiotu fakultatywny
Semestr/rok Semestr letni 2023/2024
Imię i nazwisko osoby/osób prowadzącej/prowadzących przedmiot dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM
Imię i nazwisko osoby/osób egzaminującej/egzaminujących bądź udzielającej zaliczenia, w przypadku gdy nie jest to osoba prowadząca dany przedmiot dr hab. Tomasz Górecki, prof. UAM
Sposób realizacji Wykład będzie prowadzony w języku angielskim z użyciem środków audiowizualnych
Wymagania wstępne i dodatkowe Znajomość języka angielskiego
Liczba punktów ECTS 2 ECTS
Bilans punktów ECTS Jeden punkt ECTS odpowiada efektom kształcenia, których uzyskanie wymaga od studenta średnio 25-30 godzin pracy, przy czym liczba godzin pracy studenta obejmuje zajęcia organizowane w ramach studiów.
Stosowane metody dydaktyczne Wykład na podstawie prezentacji przygotowanej w programie power point oraz rzutnika multimedialnego
Metody sprawdzania i oceny efektów kształcenia uzyskanych przez doktorantów egzamin ustny
Forma i warunki zaliczenia przedmiotu Pozytywna ocena egzaminu
Treść przedmiotu
  1. Wprowadzenie do języka R (biblioteka dplyr)
  2. Podstawy wizualizacji danych: wykres rozrzutu, wykres pudełkowe oraz histogram (biblioteka ggplot2)
  3. Statystyki opisowe: średnia, mediana, dominanta, wariancja, odchylenie standardowe, błąd standardowy
  4. Testy statystyczne – wprowadzenie
  5. Testy zgodności: test dokładny, test chi2 oraz test G
  6. Porównywanie średnich w dwóch populacjach – test t dla prób niezależnych i zależnych. Test Wilcoxona
  7. Założenia w testach parametrycznych: normalność, homoskedastyczność wariancji – przekształcenia zmiennych (metoda Boxa-Coxa)
  8. Porównanie wielu prób – jedno i dwuczynnikowa analiza wariancji (ANOVA). Test Kruskala-Wallisa oraz test Friedmana. Porównania wielokrotne (post-hoc)
  9. Testy niezależności. Wykres mozaikowy, balonowy oraz wykres skojarzeń
  10. Współczynnik korelacji Pearsona i Spearmana. Zastosowanie wykresu rozrzutu oraz wykresu słonecznikowego do analizy korelacji
  11. Regresja prosta. Regresja wielokrotna
  12. BioconductoR
Materiały dodatkowe Prezentacja każdego wykładu w formacie PDF oraz skrypty z przykładami w języku R
Bibliografia
  1. Biecek, P. (2016). Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać!, Wydawnictwo UW.
  2. Biecek, P. (2017). Przewodnik po pakiecie R, GiS.
  3. Crawley, M.J. (2012), The R Book, Wiley.
  4. Gągolewski, M. (2014). Programowanie w języku R, PWN.
  5. Górecki, T. (2011). Podstawy statystyki z przykładami w R, BTC.
  6. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2017). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer.