401-6282-00L  Statistical Analysis of High-Throughput Genomic and Transcriptomic Data (University of Zurich)

SemesterHerbstsemester 2017
DozierendeH. Rehrauer, M. Robinson
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarDer Kurs muss direkt an der UZH belegt werden.
UZH Modulkürzel: STA426

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Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-6282-00 GStatistical Analysis of High-Throughput Genomic and Transcriptomic Data (University of Zurich)
**Course at University of Zurich**
3 Std.
Mo09:00-12:00UNI ZH .
18.09.09:00-12:00UNI ZH .
H. Rehrauer, M. Robinson

Katalogdaten

KurzbeschreibungA range of topics will be covered, including basic molecular biology, genomics technologies and in particular, a wide range of statistical and computational methods that have been used in the analysis of DNA microarray and high throughput sequencing experiments.
Lernziel-Understand the fundamental "scientific process" in the field of Statistical Bioinformatics
-Be equipped with the skills/tools to preprocess genomic data (Unix, Bioconductor, mapping, etc.) and ensure reproducible research (Sweave)
-Have a general knowledge of the types of data and biological applications encountered with microarray and sequencing data
-Have the general knowledge of the range of statistical methods that get used with microarray and sequencing data
-Gain the ability to apply statistical methods/knowledge/software to a collaborative biological project
-Gain the ability to critical assess the statistical bioinformatics literature
-Write a coherent summary of a bioinformatics problem and its solution in statistical terms
InhaltLectures will include: microarray preprocessing; normalization; exploratory data analysis techniques such as clustering, PCA and multidimensional scaling; Controlling error rates of statistical tests (FPR versus FDR versus FWER); limma (linear models for microarray analysis); mapping algorithms (for RNA/ChIP-seq); RNA-seq quantification; statistical analyses for differential count data; isoform switching; epigenomics data including DNA methylation; gene set analyses; classification
SkriptLecture notes, published manuscripts
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites: Basic knowlegde of the programming language R, sufficient knowledge in statistics

Former course title: Statistical Methods for the Analysis of Microarray and Short-Read Sequencing Data

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte5 KP
PrüfendeH. Rehrauer, M. Robinson
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusRegistration modalities, date and venue of this performance assessment are specified solely by the UZH.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Computational Biology and Bioinformatics MasterKernfächerWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterData ScienceWInformation
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation