Bi1121 Data analysis in R for experimental and molecular biologists

Faculty of Science
Spring 2022
Extent and Intensity
2/0/0. 2 credit(s) (plus 1 for the colloquium). Type of Completion: k (colloquium).
Teacher(s)
Mgr. Petra Ovesná, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Kristína Gömöryová, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Petr Tauš, Ph.D. (lecturer)
Mgr. Radek Fedr (lecturer)
Guaranteed by
prof. Mgr. Vítězslav Bryja, Ph.D.
Department of Experimental Biology – Biology Section – Faculty of Science
Contact Person: prof. Mgr. Vítězslav Bryja, Ph.D.
Supplier department: Department of Experimental Biology – Biology Section – Faculty of Science
Timetable
Fri 9:00–10:50 B09/316
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
The capacity limit for the course is 24 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 9/24, only registered: 0/24, only registered with preference (fields directly associated with the programme): 0/24
fields of study / plans the course is directly associated with
Syllabus (in Czech)
  • 1. Úvod - instalace R, prostředí Rstudio, základní pravidla psaní syntaxu (baseR) 2. Práce s daty - načtení dat, datové typy, transformace dat, základní sumarizace dat 3. Statistické metody - principy statistického uvažování, intervaly spolehlivosti, typy základních statistických testů, úvod do analýzy přežití 4. Experimentální design, power analýza 5. Grafika v R (base R, ggplot2, interaktivní vizualizace), typy grafů v molekulární biologii 6. Umělá inteligence a strojové učení - redukce dimenzí, klastrování, neuronové sítě 7. Flow cytometrie - FCS datová struktura, automatický gating, grafické výstupy 8. Analýza proteomických dat - úvod do hmotnostní spektrometrie, typy dat generovaných MS a způsoby jejich zpracování, navazující biologická analýza hitů (gene ontologies, interakční sítě, apod.) 9. Analýza scRNA-seq dat - úvod do scRNA-seq, kontrola kvality dat a jejich zpracování, klastrování a vizualizace 10. Analýza scRNA-seq dat - automatická anotace klastrů pomocí strojového učení, modelování vývojových trajektorií, integrace dat 11. Základy zpracování obrazů nejen z mikroskopu - bodové transformace, prahování, animace 12. Reprodukovatelnost - Git, GitHub, R Markdown, WorkflowR
Literature
    recommended literature
  • Modern Statistics for Modern Biology - https://www.huber.embl.de/msmb/
  • WICKHAM, Hadley and Garrett GROLEMUND. R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data. First edition. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2016, xxv, 492. ISBN 9781491910399. info
  • WILKE, C. Fundamentals of data visualization : a primer on making informative and compelling figures. Beijing: O'Reilly, 2019, xvi, 370. ISBN 9781492031086. info
  • Orchestrating Single-Cell Analysis with Bioconductor - http://bioconductor.org/books/release/OSCA/
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
Study Materials
The course is taught annually.
Information on course enrolment limitations: Na předmět se vztahuje povinnost registrace; bez registrace může být znemožněn zápis předmětu!
Listed among pre-requisites of other courses
The course is also listed under the following terms Spring 2023, Spring 2024, Spring 2025.
  • Enrolment Statistics (Spring 2022, recent)
  • Permalink: https://is.muni.cz/course/sci/spring2022/Bi1121