Dlhoročné skúsenosti v oblasti bioinformatických a bioštatistických analýz, analýz DNA, optimalizácií špeciálnych metód molekulárno-genetického laboratória a obsluhy špecializovaných prístrojov nám dávajú možnosti na to, aby sme sa s našimi vedomosťami podelili s tými, ktorých táto oblasť medicíny zaujíma.

Naše poradenstvo využívajú najčastejšie kolektívy mladých pracovísk začínajúcich s problematikou bioinformatiky alebo výskumné tímy rôznych oblastí. Oslovujú nás však aj zabehnuté pracoviská, ktoré by chceli získať už štandardizované a na rutinnú aplikáciu pripravené metódy.

 

Štatistika

Vedúci kurzov: Mgr. Juraj Gazdarica, Mgr. Rastislav Hekel

 

Základné štatistické vyhodnocovanie dát

  1. Popisné charakteristiky a práca s nimi – priemer, medián, rozptyl, štandardná odchýlka, kovariancia, korelácia
  2. Štatistické grafy a ich interpretácia – boxplot, histogram, stĺpikové grafy

Základné modelovanie dát a pokročilé štatistické testovanie

  1. Rozdelenia pravdepodobnosti – diskrétne, spojité; testovanie jednorozmerných dát; testovanie viacrozmerných dát; testovanie normality dát
  2. Lineárny model – výpočet parametrov lineárneho modelu, jeho interpretácia a využitie

Úvod do strojového učenia

  1. Teória, učenie s učiteľom, bez učiteľa, pretrénovanie, podtrénovanie
  2. Práca s numpy, pandas, matplotlib a scikit-leart
  3. Analýza a príprava dát pre trénovanie modelu
  4. Výber vhodného modelu
  5. Vyhodnotenie modelu a vizualizácia

 

Základy sekvenovania

Vedúci kurzov: Mgr. Ján Radvanszky, PhD., Mgr. Lucia Striešková, PhD.

 

Teoretický úvod do problematiky sekvenovania

  1. 1 dňový teoretický kurz pozostávajúci z prednášok

Pokročilý kurz sekvenovania prvej a druhej generácie

  1. Viac dňový kurz – trvanie podľa potreby objednávateľa; odvíja sa najmä od požadovanej hĺbky a rozsahu kurzu
  2. Súčasťou pokročilého kurzu je 1 dňový teoretický úvod a zvyšné dni praktických cvičení

 

Bioinformatika

Vedúci kurzov: Mgr. Rastislav Hekel, Mgr. Werner Krampl, Mgr. Miroslav Böhmer

 

Linux a základné bioinformatické nástroje

  1. Filozofia systému, prihlasovanie, oprávnenia, základné súborové operácie, inštalácia nástrojov
  2. Ukážka použitia konzolových bioinformatických nástrojov na kontrolu kvality

Úvod do programovania

  1. Jazyk Python, zoznamenie sa s vyvojovym, prostredim (IDLE / Pycharm / Jupyter)
  2. Reťazce, súbory
  3. Cykly, podmienky, funkcie
  4. Polia, tabulky

Spracovanie genomických, transkriptomnických a metagenomických dát

  1. Skladanie genómov z NGS čítaní, mapovanie, vyhľadávanie homologických sekvencií, identifikácia a anotácia génov
  2. RNA-Seq diferenčné analýzy, kompozícia mikrobiómu, kontrola kvality a intepretácia výstupov

Štatistické vyhodnotenie výsledkov NGS analýz

  1. Technická interpretácia výsledkov NGS analýz, výber vhodných štatistických testov na určenie významnosti hypotéz, grafická vizualizácia výstupov

 

Kontaktujte nás