Bi5020 Analýza necílených dat z MS

Přírodovědecká fakulta
jaro 2022
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
Helge Hecht, M.Sc. (přednášející)
Elliott James Price, PhD (přednášející)
Mgr. Eva Budinská, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Eva Budinská, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Út 10:00–11:50 F01B1/709
Předpoklady
Knowledge of advanced statistics; multivariable analysis; Basic R skills; Fundamentals of Separation Methods; Fundamentals of Mass Spectrometry
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 2/30, pouze zareg.: 0/30, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/30
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
The aim of this course is to teach students (i) the fundamentals of mass spectrometry data acquired for non-target studies, (ii) how to use existing software tools and (iii) how to use the knowledge gained to choose algorithms & methods for optimal processing of their data.
Výstupy z učení
At the end of this course, the students: - know the principles of mass spectrometry - know different approaches to separation and detection of molecules with a focus on liquid and gas chromatography - know basic data formats used in MS data processing - based on data type, methodology used and molecule type, select methods and algorithms for data pre-processing (normalization, filtering of signal, deconvolution, peak detection,...) and apply it to the data - are able to work with specialized SW and platforms for MS data analysis (MZmine,OpenMS, R packages, galaxy, ...) - perform statistical analysis of the pre-processed data - group comparison, group discovery, biomarker detection, pathway analysis
Osnova
  • 1. Fundamentals of Instrumental Analysis (Chromatography, Mass Spectrometry); 2. Fundamentals of applications and experiment design (-omics, sample specifics, hypothesis); 3. Instrumental methods & data characteristics (acquisition methods, terminology, data characteristics); 4. Introduction to MS Data Processing; 4.1 Centroiding; Noise detection; filtering; mass accuracy; 4.2 Peak Detection + Integration; 4.3 Peak Deconvolution & Alignment; 4.4 Compound Identification; 5. Software for MS Data processing; 5.1 GUI tools (MSDial); 5.2 Package based workflows (R/Python); 5.3 Cloud Solutions (XCMSOnline, GNPS, MetaboAnalyst, Galaxy); 6. Detection of biomarkers, group comparison, clustering, pathway analysis.
Literatura
    doporučená literatura
  • MILLER, Gary W. The exposome : a new paradigm for the environment and health. Second edition. Amsterdam: Academic Press, An imprint of Elsevier. xxii, 275. ISBN 9780128140796. 2020. info
  • PETERS, K, J BRADBURY, S BERGMANN, M CAPUCCINI, M CASCANTE, Atauri P DE, TMD EBBELS, C FOGUET, R GLEN, A GONZALEZ-BELTRAN, UL GUNTHER, E HANDAKAS, T HANKEMEIER, K HAUG, S HERMAN, Petr HOLUB, M IZZO, D JACOB, D JOHNSON, F JOURDAN, N KALE, I KARAMAN, B KHALILI, PE KHONSARI, K KULTIMA, S LAMPA, A LARSSON, C LUDWIG, P MORENO, S NEUMANN, JA NOVELLA, O Donovan C, JTM PEARCE, A PELUSO, ME PIRAS, L PIREDDU, MAC REED, P ROCCA-SERRA, P ROGER, A ROSATO, R RUEEDI, C RUTTKIES, N SADAWI, RM SALEK, SA SANSONE, V SELIVANOV, O SPJUTH, D SCHOBER, EA THEVENOT, M TOMASONI, M VAN RIJSWIJK, M VAN VLIET, MR VIANT, RJM WEBER, G ZANETTI a C STEINBECK. PhenoMeNal: processing and analysis of metabolomics data in the cloud. GIGASCIENCE. OXFORD: OXFORD UNIV PRESS, roč. 8, č. 2, 12 s. ISSN 2047-217X. doi:10.1093/gigascience/giy149. 2019. URL info
  • Mass spectrometry in metabolomics : methods and protocols. Edited by Daniel Raftery. New York: Humana Press. xvi, 360. ISBN 9781493912575. 2014. info
    neurčeno
  • SKOOG, Douglas A., F. James HOLLER a Stanley R. CROUCH. Principles of instrumental analysis. Seventh edition. Boston: Cengage Learning. xx, 959. ISBN 9781305577213. 2018. info
  • GROSS, Jürgen H. Mass spectrometry : a textbook. Edited by Peter Roepstorff. 2nd ed. Berlin: Springer. xxiv, 753. ISBN 9783642107092. 2011. info
Výukové metody
The course is taught in English. The form of the lecture will be determined on individual agreement.
Metody hodnocení
The exam will be oral.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2020.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2022/Bi5020