Analyse og visualisering af biologiske datasæt

Kursusindhold

Dette kursus bygger på de grundlæggende principper fra statistik, og fokuserer hovedsageligt på praktiske og effektive anvendelser af R til at løse virkelige problemstillinger inden for det biologiske område. Kurset er blandt andet målrettet håndteringen af den stigende mængde af molekylære data, og vil således give de studerende redskaber til dataanalyse projekter indenfor bioinformatik og molekylær biologi.

De studerende vil lære nye metoder til at lave skalerbare analyser af datasæt med speciel fokus på at kunne fremstille hensigtsmæssige grafer og visualiseringer af deres data, som kan støtte dataanalysen og bidrage til effektiv formidling af biologiske resultater. De studerende forudsættes at have et basalt kendskab til R fra deres tidligere kurser og vil i dette kursus bygge oven på denne viden gennem brug af R-pakkerne, der udgør Tidyverse (https://www.tidyverse.org/). Tidyverse (herunder ggplot2 til at lave plots) er en samling af R-pakker, der implementer en intuitiv strategi for opbygning af kommandoer til bearbejdning og plotning af data. 

Undervisningen består af videoer med forelæsninger og demonstration af analyser, samt kursusnoter og øvelser. I øvelserne bruges små datasæt, som er nemme at importere og gode til at demonstrere de forskellige principper. Derudover er der en workshop hver uge med hovedfokus på en mere sammenhængende analyse af relevante datasæt fra studier omhandlende gen-ekspression, genomisk data og fra forskellige ”high through-put” metoder. Målet er således at de studerende får opbygget et fundament, der vil gøre det muligt at arbejde uafhængigt på egne datasæt og projekter.

OBS: For studerende med interesse for økologiske datasæt anbefales kurset ”Økologisk dataanalyse med R”. Det anbefales ikke, at man tager begge kurser.


Dette kursus indeholder bl.a.:

  • Import, oprydning og klargøring af biologiske datasæt vha. R-pakkerne fra Tidyverse.
  • Fremstilling af figurer vha. Tidyverse-pakken ggplot2, med henblik på publicering og/eller præsentation.
  • Brug af R-markdown til at skrive, gemme og køre R-kode, samt fremstilling af rapporter som kan deles med andre.
  • Implementering af reproducerbar dataanalyse vha. funktioner og iteration (Tidyverse pakke purrr)
  • Tidyverse baseret implementering af statistiske analysemetoder til bl.a. visualisering af trends og testning af hypoteser.
  • Brug af clustering metoder og algoritmer, samt principal component analyse (PCA) til at lave effektiv visualisering af genomisk data.
  • Brug af plots som metode til at vurdere eksperimental design og mulige artefakter
  • Præsentation af datasæt i en app vha. Tidyverse pakken Shiny
Engelsk titel

Data Analysis and Visualization for Biological Datasets

Uddannelse

Bacheloruddannelsen i biokemi
Bacheloruddannelsen i biologi

Målbeskrivelse

Kursets læringsmål er at give de studerende viden og færdigheder til at analysere biologiske datasæt og visualisere resultaterne af analyserne samt at kunne dokumentere analysen og gøre den producerbar.
 

Viden:

Ved afslutningen af kurset, er de studerende i stand til at:

  • Kende og benytte relevante statistiske analysemetoder for biologiske datasæt.
  • Kende og benytte god praksis for reproducerbar dataanalyse.
  • Kende og benytte basale regler til effektiv data visualisering.

 

rdigheder:

Ved afslutningen af kurset, er de studerende i stand til at:

  • Anvende R og R pakker til dataanalyser.
  • Kode enkle R funktioner og anvende iteration til at gøre dataanalyse reproducerbar.
  • Benytte R markdown til at dokumentere deres dataanalyser.
  • Benytte R til at plotte og visualisere data.

 

Kompetencer:

Ved afslutningen af kurset, er de studerende i stand til at:

  • Udføre en statistisk korrekt, reproducerbar og veldokumenteret analyse af et biologisk datasæt.
  • Visualisere resultater af dataanalyse så disse effektivt gengiver de vigtigste resultater.

Hybrid mellem forelæsninger og computer øvelser. Kurset har en ’learning-by-doing’ tilgang. Online video tutorials og kursus notater vil introducere teori og praktik, mens at der i selve undervisningstimerne vil være fokus på at lave øvelser, helst i små arbejdsgrupper, og de studerende får gennemgået øvelserne efterfølgende. I løbet af kurset vil der også være quizzes, der sørger for at de studerende har forstået emnerne fra uge til uge.

Det forventes at de studerende har bestået et kursus i statistik og har basalt kendskab til R, svarende til enten Matematik/Statistik for biologer, Statistik for biokemikere (StatBK) eller lignende. Indholdet af dette kursus overlapper til dels med pensum i kurset ”Økologisk dataanalyse med R” og det anbefales ikke for studerende at tage begge kurser.

Kurset er identisk med det nedlagte kursus NBIB20001U Visualisering af biologiske datasæt. Du kan altså ikke kan tage NBIB21000U - Analyse og visualisering af biologiske datasæt, hvis du allerede har bestået NBIB20001U Visualisering af biologiske datasæt.
Hvis du er registreret med eksamensforsøg i NBIB20001U Visualisering af biologiske datasætuden at bestå, skal du bruge dine sidste eksamensforsøg på at bestå eksamen i NBIB21000U - Analyse og visualisering af biologiske datasæt. Du har i alt tre eksamensforsøg.

Skriftlig
Individuel

Individuel feedback på pre-tests.

ECTS
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig prøve, 4 timer
Eksamen består af en praktisk analyse af et datasæt. Karaktergivning er baseret på analysens reproducerbarhed, relevans og kvaliteten af præsentationen af analysen. De studerende vil få forskellige delmængder af et større datasæt at analysere.

Instituttet afholder selv denne eksamen.
Hjælpemidler
Alle hjælpemidler tilladt
Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ingen ekstern censur
Flere interne bedømmere.
Kriterier for bedømmelse

For at opnå karakteren 12, skal den studerende overbevisende og præcist kunne demonstrere viden, færdigheder og kompetencer som beskrevet under målbeskrivelsen.

 

Enkeltfag dagtimer (tompladsordning)

  • Kategori
  • Timer
  • Forelæsninger
  • 32
  • Forberedelse (anslået)
  • 129
  • Praktiske øvelser
  • 32
  • Eksamensforberedelse
  • 9
  • Eksamen
  • 4
  • Total
  • 206

Kursusinformation

Undervisningssprog
Dansk
Kursusnummer
NBIB21000U
ECTS
7,5 ECTS
Niveau
Bachelor
Varighed

1 blok

Placering
Blok 4
Skemagruppe
B
Kapacitet
Der kan være færre pladser i eftertilmeldingsperioden
Studienævn
Studienævn for det Biologiske Område
Udbydende institut
  • Biologisk Institut
Udbydende fakultet
  • Det Natur- og Biovidenskabelige Fakultet
Kursusansvarlig
  • Jeppe Vinther   (8-707c6f747a6e6b7846686f7534717b346a71)
Gemt den 26-01-2022

Are you BA- or KA-student?

Are you bachelor- or kandidat-student, then find the course in the course catalog for students:

Courseinformation of students