PřF:Bi6590 Statist. zprac. taxonom. dat - Informace o předmětu
Bi6590 Statistické zpracování biosystematických a taxonomických dat
Přírodovědecká fakultajaro 2019
- Rozsah
- 2/1. 2 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: z.
- Vyučující
- Mgr. Petr Šmarda, Ph.D. (přednášející)
- Garance
- Mgr. Petr Šmarda, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Petr Šmarda, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta - Předpoklady
- ( bi2030 Fylog. a diver. vyš. rostlin && bi2030c Fylog. a div. vyš. rostl. -cv. )&& bi3110 Vědecká prezent. v bot. a zool
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 15 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/15, pouze zareg.: 0/15, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/15 - Mateřské obory/plány
- předmět má 14 mateřských oborů, zobrazit
- Cíle předmětu
- V tomto předmětu se seznámíte s hlavními statistickými metodami (hlavně těmi vícerozměrnými) se kterými se můžete setkat při řešení vašich biosystematických, taxonomických a fylogenetických studií. Hlavním cílem je bez zbytečné matematiky vás naučit o jednotlivých metodách přemýšlet a aktivně je používat při plánovaní a hodnocení svých pokusů, analýz a sběrů. Každou metodu si budete mít možnost na vlastní kůži vyzkoušet samostatně v cvičeních následujících za teoretickými hodinami hodinami. Měli by jste se naučit jak si správně a efektivně klást otázky a tvořit hypotézy; kolik, proč, odkud a jaké vzorky sbírat, kolik a proč čeho měřit. Naučíte se dívat se na vícerozměrná data pomocí ordinačních diagramů (PCA, PCoA, CVA, NMDS), testovat vzájemně různé druhy vícerozměrných dat (Mantel test, Procrustes analysis), vytvářet a testovat klasifikace vašich vzorků a hledat nejvhodnější určovací/diskriminující znaky skupin vhodné např. do určovacích klíčů (discriminant analysis). Dozvíte se jak vytvářet dendrogramy a evoluční/fylogenetické stromy z morfologických a molekulárních/sekvenčních dat (UPGMA, NJ trees, LS trees, minimum evolution trees, maximum parsimony), co se dá z jednotlivých stromů zjistit, jak to interpretovat. Naučíte se jak testovat fylogenetickou závislost znaků, jak správně počítat korelace a regrese s fylogeneticky závislými daty a jak modelovat evoluci znaků na stromech.
- Výstupy z učení
- Po absolvování předmětu bude student umět:
– Plánovat efektivní design sběru dat
– Samostatně analyzovat vlastní data pomocí vhodných statistických metod (klasických lineárních, vícerozměrných, fylogenetických)
– Vytvářet fylogenetické (evoluční) strom na základě DNA sekvenčních nebo morfologických dat
– Správně interpretovat výsledky jednotlivých analýz a diskutovat jejich případné slabiny - Osnova
- 1. Základní členění metod a typů dat; základní popisná statistika
- 2. Jednoduché statistické testy I, pravděpodobnost, významnost
- 3. Jednoduché statistické testy II, korelace, regrese, plánování experimentů, problém pseudoreplikace, tvoření hypotéz
- 4. Koeficienty podobnosti, matice podobnosti, testování maticových dat
- 5. Ordinační metody I – základní rozdělení, tvorba ordinačního diagramu
- 6. Ordinační metody II – interpretace diagramů, testování shluků, porovnávání ordinací
- 7. Shluková analýza I – rozdělení metod, shlukovací algoritmy, konstrukce stromů
- 8. Shluková analýza II – testování kvality stromů, porovnávání stromů a jejich interpretace
- 9. Diskriminační analýza, výběr nejvhodnějších určovacích znaků
- 10. Evoluční stromy I – fylogenetický přístup, fylogenetické termíny a popis fylogenetického stromu, alignment
- 11. Evoluční stromy II – popis základních metod konstrukce stromů (maximum likelihood, parsimony), testování kvality stromů, interpretace stromů
- 12. Evoluční stromy III – testování evoluce znaků, molekulární hodiny
- 13. Statistika a fylogeneze na internetu, grafická prezentace výsledků
- 14. Fylogenetické komparativní metody – testování fylogenetické závislosti dat, fylogenetický signál, fylogeneticky korigované korelace a regrese (PIC, pgls), počítání ancestrálních stavů znaků na stromě
- Literatura
- doporučená literatura
- MARHOLD, Karol a Jan SUDA. Statistické zpracování mnohorozměrných dat v taxonomii : (fenetické metody). 1. vyd. Praha: Karolinum, 2002, 159 s. ISBN 8024604388. info
- PODANI, János. Introduction to the exploration of multivariate biological data. Leiden: Backhyus Publishers, 2000, vi, 407. ISBN 9057820676. info
- Sneath PHA, Sokal RR (1973): Numerical taxonomy. W.H. Freeman, San Francisco
- LEGENDRE, Pierre a Louis LEGENDRE. Numerical ecology. 3rd engl. ed. Amsterdam: Elsevier, 2012, xvi, 990. ISBN 9780444538680. info
- Garland T. et al. (1992): Procedures for the analysis of comparative data using phylogenetically independant contrasts. Systematic Biology 41: 18-32.
- Modern phylogenetic comparative methods and their application in evolutionary biology : concepts and practice. Edited by László Zsolt Garamszegi. Berlin: Springer, 2014, xv, 552. ISBN 9783662435496. info
- Webb CO., Ackerly DD., Kembel SW. (2008): Phylocom: software for the analysis of phylogenetic community structure and trait evolution. Bioinformatics 24: 2098-2100.
- Výukové metody
- přednáška, samostatné praktické zpracování vzorových a vlastních dat
- Metody hodnocení
- K zápočtu vypracují studenti vlastní analýzu přidělených nebo vlastních dat.
- Další komentáře
- Předmět je vyučován jednou za dva roky.
Poznámka k periodicitě výuky: jaro lichých let (případně dle zájmu studentů).
Výuka probíhá každý týden.
- Statistika zápisu (jaro 2019, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2019/Bi6590