460-6024/02 – Metodiky vyhodnocování experimentálních biomedicínských dat (MEBD)

Garantující katedraKatedra informatikyKredity10
Garant předmětudoc. Dr. Ing. Eva KriegováGarant verze předmětudoc. Dr. Ing. Eva Kriegová
Úroveň studiapostgraduálníPovinnostpovinně volitelný typu B
RočníkSemestrzimní + letní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studiadoktorské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
DYS0006 Mgr. Tereza Dýšková, Ph.D.
FIL0152 Ing. Regina Fillerová, Ph.D.
FUR0029 Mgr. Jana Fürstová
KRI0203 doc. Dr. Ing. Eva Kriegová
MIK0424 Mgr. Zuzana Mikulková, Ph.D.
SCH0341 Mgr. Petra Schneiderová
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zkouška 26+0
kombinovaná Zkouška 26+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem kurzu je poskytnout posluchači všeobecný přehled v oblasti návrhu, analýzy dat a v molekulární biologii a biomedicíně a interpretace experimentálních dat. Dále se individuálně prohloubí tyto znalosti a dovednosti směrem, který je v souladu se specifickým zaměřením jeho doktorandského studia a disertační práce.

Vyučovací metody

Semináře
Individuální konzultace
Projekt
Ostatní aktivity

Anotace

Předmět je zaměřen na pochopení základních i pokročilých pojmů pravděpodobnosti a statistiky potřebných pro experimentální design a analýzu biomedicínských dat. Zpočátku předmět zavádí běžné studijní návrhy, náhodné vzorkování a randomizované studie, jakož i numerické a vizuální metody shrnutí dat. Dále se zaměřuje na pochopení charakteristik populace, jako jsou průměry, odchylky, poměry, poměry rizika, poměry pravděpodobnosti, míry, prevalence a opatření používaná k posouzení diagnostické hodnoty klinického testu. Konečně po určení distribuce vzorků obecnými statistickými metodami se budou používat intervaly spolehlivosti pro odhad těchto populačních charakteristik a budou vypracovány statistické testy hypotéz. Důraz bude kladen zejména na prezentaci a interpretaci výsledků statistických analýz v rámci výzkumných klinických studií.

Povinná literatura:

• Brandt, S. Data Analysis (2014), Springer, Berlin • Sokal R. and Rohlf. F.J. Biometry: The Principles and Practices of Statistics in Biological Research, 4th Edition (2012), W. H. Freeman and Co., New York • McDonald, J.H. Handbook of Biological Statistics, 3rd Edition (2015), Sparky House Publishing, Baltimore, Maryland

Doporučená literatura:

• Rosner, B. Fundamentals of Biostatistics, 8th Edition (2016), Cengage Learning, Boston, Massachusetts

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Průběžná kontrola studijních aktivit a přiřazených úkolů v rámci pravidelných konzultací. V případě, že součástí úkolů studenta bude rovněž publikační činnost, bude příslušný článek v rámci kurzu odprezentován. Ústní zkouška.

E-learning

Další požadavky na studenta

Student vypracovává a obhajuje práci na zadané téma.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

• Popisná statistika a grafická prezentace. • Normální a nenormální distribuce. • Teorém centrálního limitu. • Vzorkování, náhodný výběr. Výpočet velikosti vzorku. • Statistický inferenční interval spolehlivosti a testování hypotéz. • Návrhy experimentů. • Statistická inference pro dvě populace (spárované a nezávislé). • One-way analýza rozptylu (ANOVA) a mnohonásobné srovnání s fixními účinky a náhodnými účinky. • Neparametrická statistika: test Wilcoxon sign-rank, test Mann-Whitney a test Kruskal-Wallis. • Two way ANOVA, interakce a vícečetné srovnání. • Three way ANOVA. • Split plot design. • Hierarchické modely. Opakovaná měření. Smíšené modely. • Chi-kvadrát test nezávislosti. • Spearmanova a Pearsonova korelace. • Jednoduchá lineární regrese a statistická inference. Vícenásobná lineární regrese a statistická inference. Nelineární regrese. • Analýza kovariance (ANCOVA). • Analýza přežití. • Návrh experimentů: faktoriální design a optimální design. • Metody odběru vzorků (Bootstrap, Jackknife, permutace a Monte-Carlo).

Podmínky absolvování předmětu

Kombinovaná forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodůMax. počet pokusů
Zkouška Zkouška   3
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2023/2024 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2023/2024 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2022/2023 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2022/2023 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2021/2022 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2021/2022 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2020/2021 (P0588D140004) Bioinformatika a výpočetní biologie K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.