"Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu."
|
|
|
- Urszula Olszewska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 "Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu." Dr Kaja Milanowska Instytut Biologii Molekularnej i Biotechnologii UAM VitaInSilica sp. z o.o. Warszawa, 9 lutego 2015
2 Dane biomedyczne 1) Sekwencjonowanie nowej generacji medycyna spersonalizowana, wykrywanie wariantów, choroby genetyczne 2) Dane dotyczące szlaków metabolicznych mechanizmy oddziaływań, powiązania, sieci 3) Struktury makromolekuł inhibitory leki 4) Obrazy obróbki obrazów 2
3 Dane biomedyczne 1) Sekwencjonowanie nowej generacji medycyna spersonalizowana, wykrywanie wariantów, choroby genetyczne 2) Dane dotyczące szlaków metabolicznych mechanizmy oddziaływań, powiązania, sieci 3) Struktury makromolekuł inhibitory leki 4) Obrazy obróbki obrazów 2
4 Sekwencjonowanie Nowej Generacji (NGS)
5 Sekwencjonowanie Nowej Generacji (NGS) Human Genome Project - 10 lat - Tysiące sekwenatorów - $ Gpz (ok. 30 tys. genów)
6 Sekwencjonowanie Nowej Generacji (NGS) Human Genome Project - 10 lat - Tysiące sekwenatorów - $ Gpz (ok. 30 tys. genów)
7 Sekwencjonowanie Nowej Generacji (NGS) Nowoczesne sekwencjonowanie - czas liczony w dniach - jeden sekwenator - $ Gpz Human Genome Project - 10 lat - Tysiące sekwenatorów - $ Gpz (ok. 30 tys. genów)
8
9
10
11
12 Sekwencjonowanie Nowej Generacji (NGS) Pocięcie DNA i RNA w mniejsze fragmenty Odczyty grupowane w pliki mogą mieć nawet 100 GB Analiza zmapowań aktywne geny 10 GB 2 TB surowych danych pochodzących z maszyny Złożenie de novo, bądź mapowanie na referencję
13
14
15 Medycyna spersonalizowana
16 Medycyna spersonalizowana Referencja Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi
17 Medycyna spersonalizowana Referencja 10 GB 2-3 filmy HD Sekwencjonowanie genomu 100 Mpz, 36h/4 serwery 6% indeksu Google Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu 100 Mpz, 15 miliardów operacji Cała masa cech 30x Dzienny ruch na Google GB danych Porównanie ze zdrowymi danymi Analiza i interpretacja
18 Genomika populacji Referencja Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi 1 Petabajtowe łącze 4 miliony serwerów 72 miliony godz. 1 eksabajt / dzień Miliard wideo z Youtube 1.2 miliona serwerów sprzedane w 4 kwartale lata na Superkomputerze Ranger (UT) Wielki Zderzacz Hadronów 300 EB / rok radiologów
19 Genomika populacji Referencja 1 Petabajtowe łącze Miliard wideo z Youtube 1 Petabajt = 1024 TB = 1024*1024 GB Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi 4 miliony serwerów 72 miliony godz. 1 eksabajt / dzień 1.2 miliona serwerów sprzedane w 4 kwartale lata na Superkomputerze Ranger (UT) Wielki Zderzacz Hadronów 300 EB / rok radiologów
20 Genomika populacji Referencja Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi 1 Petabajtowe łącze 4 miliony serwerów 72 miliony godz. 1 eksabajt / dzień Miliard wideo z Youtube 1.2 miliona serwerów sprzedane w 4 kwartale lata na Superkomputerze Ranger (UT) Wielki Zderzacz Hadronów 300 EB / rok radiologów
21 Genomika populacji Referencja 1 Petabajtowe łącze Miliard wideo z Youtube Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi 4 miliony serwerów 72 miliony godz. 1 eksabajt / dzień 1 eksabajt = 1000 PB 1.2 miliona serwerów sprzedane w 4 kwartale lata na Superkomputerze Ranger (UT) Wielki Zderzacz Hadronów 300 EB / rok radiologów
22 Genomika populacji Referencja Sekwencjonowanie genomu Sekwencjonowanie transkryptomu Adnotacja chorego genomu Porównanie ze zdrowymi danymi 1 Petabajtowe łącze 4 miliony serwerów 72 miliony godz. 1 eksabajt / dzień Miliard wideo z Youtube 1.2 miliona serwerów sprzedane w 4 kwartale lata na Superkomputerze Ranger (UT) Wielki Zderzacz Hadronów 300 EB / rok radiologów
23 NGS Python
24 Dane NGS
25 Dane NGS Referencje i dane genomy, zestawy danych dotyczących struktury, funkcji, surowe odczyty
26 Dane NGS Podstawowe algorytmy przekształć surowe dane w dane znaczące Referencje i dane genomy, zestawy danych dotyczących struktury, funkcji, surowe odczyty
27 Dane NGS Standardowe analizy zrozumienie struktury i funkcji elementów genomu Podstawowe algorytmy przekształć surowe dane w dane znaczące Referencje i dane genomy, zestawy danych dotyczących struktury, funkcji, surowe odczyty
28 Dane NGS EDA = Exploratory Data Analysis = co może przynieść przyszłość Standardowe analizy zrozumienie struktury i funkcji elementów genomu Podstawowe algorytmy przekształć surowe dane w dane znaczące Referencje i dane genomy, zestawy danych dotyczących struktury, funkcji, surowe odczyty
29 Algorytmy Algorytmy Uwagi
30 Algorytmy Algorytmy Uwagi Formaty tekstowe Łatwo osiągają horendalne wielkości mały lab potrafi wygenerować 100 TB danych. Niestabilność referencji
31 Algorytmy Algorytmy Uwagi Grafy, schematy danych, programowanie dynamiczne Formaty tekstowe I/O Łatwo osiągają horendalne wielkości mały lab potrafi wygenerować 100 TB danych. Niestabilność referencji
32 Algorytmy Algorytmy Uwagi Klastrowanie, modele statystyczne, analiza sieci Mniejsze dane, ale czasem wymagają powrotu do odczytów Grafy, schematy danych, programowanie dynamiczne Formaty tekstowe I/O Łatwo osiągają horendalne wielkości mały lab potrafi wygenerować 100 TB danych. Niestabilność referencji
33 Algorytmy Algorytmy Data-mining, wizualizacja informacji Klastrowanie, modele statystyczne, analiza sieci Uwagi Interaktywność! Mniejsze dane, ale czasem wymagają powrotu do odczytów Grafy, schematy danych, programowanie dynamiczne Formaty tekstowe I/O Łatwo osiągają horendalne wielkości mały lab potrafi wygenerować 100 TB danych. Niestabilność referencji
34 Software Software
35 Software Software Bazy danych, narzędzia ORM, czyste pliki
36 Software Software Biblioteki do obsługi grafiki, narzędzia do zarządzania analizą danych, kolejkowanie, obsługa zadań Bazy danych, narzędzia ORM, czyste pliki
37 Software Software Języki skryptowe, biblioteki do analizy danych Biblioteki do obsługi grafiki, narzędzia do zarządzania analizą danych, kolejkowanie, obsługa zadań Bazy danych, narzędzia ORM, czyste pliki
38 Software Software Przeglądarki genomowe, Matlab, narzędzia do statystyki, R Języki skryptowe, biblioteki do analizy danych Biblioteki do obsługi grafiki, narzędzia do zarządzania analizą danych, kolejkowanie, obsługa zadań Bazy danych, narzędzia ORM, czyste pliki
39 Python i NGS Obecnie Galaxy, narzędzia użytkowników Narzędzia użytkowników, skrypty dołączone do assemblerów i maperów, biblioteki (HTSeq), NumPy, SciPy Pipelines Parsery dla różnych formatów, BioPython, SAMTool (Pysam), Pygr Potencjalnie GUIs, DISCO Więcej bibliotek Wielowątkowość, zarządzanie całą analizą DISCO, Hadoop dla zarządzania danymi w sposób rozproszony
40 Python i NGS Obecnie Galaxy, narzędzia użytkowników Narzędzia użytkowników, skrypty dołączone do assemblerów i maperów, biblioteki (HTSeq), NumPy, SciPy Pipelines Parsery dla różnych formatów, BioPython, SAMTool (Pysam), Pygr Potencjalnie GUIs, DISCO Więcej bibliotek Wielowątkowość, zarządzanie całą analizą DISCO, Hadoop dla zarządzania danymi w sposób rozproszony
41 Python i NGS Obecnie Galaxy, narzędzia użytkowników Narzędzia użytkowników, skrypty dołączone do assemblerów i maperów, biblioteki (HTSeq), NumPy, SciPy Pipelines Parsery dla różnych formatów, BioPython, SAMTool (Pysam), Pygr Potencjalnie GUIs, DISCO Więcej bibliotek Wielowątkowość, zarządzanie całą analizą DISCO, Hadoop dla zarządzania danymi w sposób rozproszony
42 Python i NGS Obecnie Galaxy, narzędzia użytkowników Narzędzia użytkowników, skrypty dołączone do assemblerów i maperów, biblioteki (HTSeq), NumPy, SciPy Pipelines Parsery dla różnych formatów, BioPython, SAMTool (Pysam), Pygr Potencjalnie GUIs, DISCO Więcej bibliotek Wielowątkowość, zarządzanie całą analizą DISCO, Hadoop dla zarządzania danymi w sposób rozproszony
43 Python i NGS Obecnie Galaxy, narzędzia użytkowników Narzędzia użytkowników, skrypty dołączone do assemblerów i maperów, biblioteki (HTSeq), NumPy, SciPy Pipelines Parsery dla różnych formatów, BioPython, SAMTool (Pysam), Pygr Potencjalnie GUIs, DISCO Więcej bibliotek Wielowątkowość, zarządzanie całą analizą DISCO, Hadoop dla zarządzania danymi w sposób rozproszony
44 Python i NGS przykładowe formaty surowych danych
45 Python i NGS przykładowe formaty surowych danych
46 Python i NGS przykładowe formaty surowych danych
47 Python i NGS przykładowe formaty surowych danych
48 29
49 Dziękuję za uwagę 29
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing. Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 6 Część 1 NGS - wstęp Dr Wioleta Drobik-Czwarno Macierze tkankowe TMA ang. Tissue microarray Technika opisana w 1987 roku (Wan i
ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI
ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK MAGDA MIELCZAREK WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka
ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI
ZAJĘCIA ORGANIZACYJNE WSTĘP DO BIOINFORMATYKI Podstawy Bioinformatyki lab 1 PODSTAWY BIOINFORMATYKI 2017/2018 MAGDA MIELCZAREK 1 BIOINFORMATYKA Dr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 ul. Kożuchowska
CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1
CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA PROWADZĄCY: Dr Magda Mielczarek (biolog) Katedra Genetyki, pokój nr 21
Podstawy analizy danych numerycznych w języku Python
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: PYTHON/ANA Podstawy analizy danych numerycznych w języku Python Dni: 2 Partner merytoryczny Opis: Adresaci szkolenia Szkolenie przeznaczone jest dla analityków danych, którzy
Przetarg nieograniczony na zakup specjalistycznej aparatury laboratoryjnej Znak sprawy: DZ-2501/6/17
Część nr 2: SEKWENATOR NASTĘPNEJ GENERACJI Z ZESTAWEM DEDYKOWANYCH ODCZYNNIKÓW Określenie przedmiotu zamówienia zgodnie ze Wspólnym Słownikiem Zamówień (CPV): 38500000-0 aparatura kontrolna i badawcza
ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI
ANALIZA DANYCH POCHODZĄCYCH Z SEKWENCJONOWANIA NASTĘPNEJ GENERACJI Joanna Szyda Magdalena Frąszczak Magda Mielczarek WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki 3. Projekty NGS 4. Charakterystyka
1. System analizy danych NGS z paneli genów
1. System analizy danych NGS z paneli genów (programistyczny) Sekwenator to instrument odczytujący sekwencję DNA w kilku-kilkudziesieciu probkach na raz. Instrument zapisuje na dysku dane w skompresowanych
BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH
http://theta.edu.pl/ Podstawy Bioinformatyki II BIOINFORMATYKA BIOLOGICZNE BAZY DANYCH 1 Czym jest bioinformatyka? 2 Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie
Sylabus Biologia molekularna
Sylabus Biologia molekularna 1. Metryczka Nazwa Wydziału Wydział Farmaceutyczny z Oddziałem Medycyny Laboratoryjnej Program kształcenia Farmacja, jednolite studia magisterskie, forma studiów: stacjonarne
Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie... 3. 2 Wprowadzenie do biologicznych baz danych...
Przedmowa... XI Część pierwsza Wprowadzenie i biologiczne bazy danych 1 Wprowadzenie... 3 Czym jest bioinformatyka?... 5 Cele... 5 Zakres zainteresowań... 6 Zastosowania... 7 Ograniczenia... 8 Przyszłe
1. KEGG 2. GO. 3. Klastry
ANALIZA DANYCH 1. Wykład wstępny 2. Charakterystyka danych 3. Analiza wstępna genomiczna charakterystyka cech 4. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna 5. Prezentacje grup roboczych analiza wstępna
Analiza zmienności czasowej danych mikromacierzowych
Systemy Inteligencji Obliczeniowej Analiza zmienności czasowej danych mikromacierzowych Kornel Chromiński Instytut Informatyki Uniwersytet Śląski Plan prezentacji Dane mikromacierzowe Cel badań Prezentacja
Różnorodność osobników gatunku
ALEKSANDRA ŚWIERCZ Różnorodność osobników gatunku Single Nucleotide Polymorphism (SNP) Różnica na jednej pozycji, małe delecje, insercje (INDELs) SNP pojawia się ~1/1000 pozycji Można je znaleźć porównując
Jak Big Data rewolucjonizuje naukę oraz współpracę centrów badawczych z biznesem?
Jak Big Data rewolucjonizuje naukę oraz współpracę centrów badawczych z biznesem? dr Łukasz Bolikowski ICM, Uniwersytet Warszawski Big Data Summit, 26 listopada 2014 Czwarty paradygmat Cztery paradygmaty
Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia:
Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia: www.inhort.pl/przetargi_2013_lista.html Skierniewice: Sukcesywne usługi sekwencjonowania DNA i transkryptomów
ZASTOSOWANIA FIZYKI W BIOLOGII I MEDYCYNIE Specjalność: Projektowanie molekularne i bioinformatyka. 2-letnie studia II stopnia (magisterskie)
ZASTOSOWANIA FIZYKI W BIOLOGII I MEDYCYNIE Specjalność: Projektowanie molekularne i bioinformatyka 2-letnie studia II stopnia (magisterskie) 1. OGÓLNA CHARAKTERYSTYKA STUDIÓW Wieloskalowe metody molekularnego
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS
PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW NEXT GENERATION METODA NOWEJ GENERACJI Sekwencjonowanie bardzo krótkich fragmentów 50-700 bp DNA unieruchomione na płytce Szybkie
PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH
PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH Magda Mielczarek Podstawy Bioinformatyki 1 Organizacja zajęć mgr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 magda.mielczarek@up.wroc.pl
Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny
Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny Analizy wielkoskalowe wykorzystujące mikromacierze DNA Genotypowanie: zróżnicowane wewnątrz genów RNA Komórka eukariotyczna Ekspresja genów: Które geny? Poziom
Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka
Księgarnia PWN: A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette Bioinformatyka Słowo wstępne XIII Przedmowa XV 1. Bioinformatyka i Internet Andreas D. Baxevanis 1 1.1. Podstawy Internetu 2 1.2. Połączenie z Internetem
Przydatność technologii Sekwencjonowania Nowej Generacji (NGS) w kolekcjach Banków Genów Joanna Noceń Kinga Smolińska Marta Puchta Kierownik tematu:
Przydatność technologii Sekwencjonowania Nowej Generacji (NGS) w kolekcjach Banków Genów Joanna Noceń Kinga Smolińska Marta Puchta Kierownik tematu: prof. dr hab. Jerzy H. Czembor SEKWENCJONOWANIE I generacji
KARTA PRZEDMIOTU. (pieczęć wydziału)
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: Eksploracja danych w bioinformatyce 2. Kod przedmiotu: EksDaBio 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2017/2018 4. Forma kształcenia:
INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA
INSTYTUT INFORMATYKI STOSOWANEJ 2013 INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA Inżynieria Oprogramowania Proces ukierunkowany na wytworzenie oprogramowania Jak? Kto? Kiedy? Co? W jaki sposób? Metodyka Zespół Narzędzia
Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii
Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii 1. Technologia rekombinowanego DNA jest podstawą uzyskiwania genetycznie zmodyfikowanych organizmów 2. Medycyna i ochrona zdrowia
Kurs wybieralny: Zastosowanie technik informatycznych i metod numerycznych w elektronice
Kurs wybieralny: Zastosowanie technik informatycznych i metod numerycznych w elektronice Opis kursu Przygotowanie praktyczne do realizacji projektów w elektronice z zastosowaniem podstawowych narzędzi
Plan prezentacji 0 Wprowadzenie 0 Zastosowania 0 Przykładowe metody 0 Zagadnienia poboczne 0 Przyszłość 0 Podsumowanie 7 Jak powstaje wiedza? Dane Informacje Wiedza Zrozumienie 8 Przykład Teleskop Hubble
Potencjał naukowo-badawczy Działu Genomiki i Biologii Molekularnej Zwierząt IZ PIB
Potencjał naukowo-badawczy Działu Genomiki i Biologii Molekularnej Zwierząt IZ PIB dr Agata Piestrzyńska-Kajtoch Laboratorium Genetyki Molekularnej Dział Genomiki i Biologii Molekularnej Instytut Zootechniki
Wstęp do Biologii Obliczeniowej
Wstęp do Biologii Obliczeniowej Zagadnienia na kolokwium Bartek Wilczyński 5. czerwca 2018 Sekwencje DNA i grafy Sekwencje w biologii, DNA, RNA, białka, alfabety, transkrypcja DNA RNA, translacja RNA białko,
PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI
PAKIETY STATYSTYCZNE JOANNA SZYDA TOMASZ SUCHOCKI WSTĘP 1. Katedra Genetyki 2. Pracownia biostatystyki - projekt 3. Charakterystyka przedmiotu 4. Kontakt 5. Literatura Copyright 2017 Joanna Szyda KATEDRA
Sekwencjonowanie, przewidywanie genów
Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ, opracowanie: mgr Ewa Matczyńska, dr Jacek Śmietański Sekwencjonowanie, przewidywanie genów 1. Technologie sekwencjonowania Genomem nazywamy sekwencję
CZĘŚĆ III OPISPRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA (OPZ)
INSTYTUT IMMUNOLOGII I TERAPII DOŚWIADCZALNEJ im. Ludwika Hirszfelda Polska Akademia Nauk ul. Rudolfa Weigla 12, 53-114 Wrocław tel. / fax. (4871) 37-09-997, http://www.iitd.pan.wroc.pl NIP: 896-000-56-96;
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 7 Etapy analizy NGS Dr Wioleta Drobik-Czwarno Etapy analizy NGS Kontrola jakości surowych danych (format fastq) Jakość odczytów,
Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych
Od Expert Data Scientist do Citizen Data Scientist, czyli jak w praktyce korzystać z zaawansowanej analizy danych Tomasz Demski StatSoft Polska www.statsoft.pl Analiza danych Zaawansowana analityka, data
Techniki biologii molekularnej Kod przedmiotu
Techniki biologii molekularnej - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Techniki biologii molekularnej Kod przedmiotu 13.9-WB-BMD-TBM-W-S14_pNadGenI2Q8V Wydział Kierunek Wydział Nauk Biologicznych
BIOTECHNOLOGIA STUDIA I STOPNIA
BIOTECHNOLOGIA STUDIA I STOPNIA OPIS ZAKŁADANYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA 1) Tabela odniesień kierunkowych efektów kształcenia (EKK) do obszarowych efektów kształcenia (EKO) SYMBOL EKK KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
Analiza danych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego. - część I -
pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego - część I - Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Plan wykładów --------------------------------------------------------
Statystyka I z R. Bartosz Maćkiewicz. 2 października 2017
Statystyka I z R Bartosz Maćkiewicz 2 października 2017 Program zajęć 1. Zajęcia wprowadzające. Podstawowe typy danych w R (1 zajęcia). 2. Zaawansowane typy danych w R. Indeksowanie. Arytmetyka. (1 zajęcia).
Całogenomowa analiza niskocząsteczkowych RNA, pochodzących z trna w Arabidopsis thaliana
UNIWERSYTET IM. ADAMA MICKIEWICZA Wydział Biologii Całogenomowa analiza niskocząsteczkowych RNA, pochodzących z trna w Arabidopsis thaliana Agnieszka Thompson Instytut Biologii Molekularnej i Biotechnologii
BASH - WPROWADZENIE Bioinformatyka 4
BASH - WPROWADZENIE Bioinformatyka 4 DLACZEGO BASH? Praca na klastrach obliczeniowych Brak GUI Środowisko programistyczne Szybkie przetwarzanie danych Pisanie własnych skryptów W praktyce przetwarzanie
Budowanie interfejsów do baz danych
Budowanie interfejsów do baz danych Wprowadzenie Organizacja zajęć O sobie O Projekcie Termin rozpoczęcia Tematyka (propozycje?) Narzędzia (pendrive lub hosting) 2008 Szczepan Bednarz 2 z 20 Bazy danych
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE WSTĘP 1. Mikromacierze ekspresyjne tworzenie macierzy przykłady zastosowań 2. Mikromacierze SNP tworzenie macierzy przykłady zastosowań MIKROMACIERZE EKSPRESYJNE
Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni
Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni Gurgul A., Jasielczuk I., Semik-Gurgul E., Pawlina-Tyszko K., Szmatoła T., Bugno-Poniewierska M. Instytut Zootechniki PIB Zakład Biologii
Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych
Podstawy bioinformatyki - biologiczne bazy danych Czym jest bioinformatyka? Bioinformatyka Bioinformatyka jest interdyscyplinarną dziedziną nauki obejmującą wykorzystanie metod obliczeniowych do badania
CZĘŚĆ I. WARSTWA PRZETWARZANIA WSADOWEGO
Spis treści Przedmowa Podziękowania O książce Rozdział 1. Nowy paradygmat dla Big Data 1.1. Zawartość książki 1.2. Skalowanie tradycyjnej bazy danych 1.2.1. Skalowanie za pomocą kolejki 1.2.2. Skalowanie
ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Map-Reduce system Single-node architektura 3 Przykład Googla 4 10 miliardów stron internetowych Średnia
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2021 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Techniki biologii molekularnej Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa jednostki prowadzącej
Specjalność (studia II stopnia) Oczyszczanie i analiza produktów biotechnologicznych
Specjalność (studia II stopnia) Oczyszczanie i analiza produktów biotechnologicznych Studia magisterskie przedmioty specjalizacyjne Bioinformatyka w analizie genomu Diagnostyka molekularna Elementy biosyntezy
I. 1) NAZWA I ADRES: Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, ul. C.K. Norwida 25/27, Wrocław, woj.
1 z 7 2010-12-09 14:39 Wrocław: Dostawa programów komputerowych do celów dydaktycznych, służące do realizacji programu zajęć na kierunku Bioinformatyka, na Wydziale Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytetu
Tematy prac dyplomowych inżynierskich
inżynierskich Oferujemy możliwość realizowania poniższych tematów w ramach projektu realizowanego ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Najlepszym umożliwimy realizację pracy dyplomowej w połączeniu
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing
Sekwencjonowanie Nowej Generacji ang. Next Generation Sequencing Wykład 7 Etapy analizy NGS Dr Wioleta Drobik-Czwarno Etapy analizy NGS Kontrola jakości surowych danych (format fastq) Jakość odczytów,
Antyk w kulturze popularnej
FORUM DYSKUSJI INTERDYSCYPLINARNEJ Vae victis, czyli antyk w kulturze popularnej Czym są nowe media? Media zamienione w dane numeryczne zrozumiałe dla komputera grafika, ruchome obrazy, dźwięki, kształty,
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I
PODSTAWY BIOINFORMATYKI 3 SEKWENCJONOWANIE GENOMÓW I PROJEKTY POZNANIA INNYCH GENOMÓW 1 400 2009 2010 1 200 2011 2012 1 000 800 600 400 200 986 1153 1285 914 954 717 759 757 251 254 889 0 23 ukończone
OPIS PRZEDMIOTÓW REALIZOWANYCH W KATEDRZE MIKROBIOLOGII ŚRODOWISKOWEJ
OPIS PRZEDMIOTÓW REALIZOWANYCH W KATEDRZE MIKROBIOLOGII ŚRODOWISKOWEJ STUDIA STACJONARNE PIERWSZEGO STOPNIA - INŻYNIERSKIE Mikrobiologia Rola mikrobiologii. Świat mikroorganizmów: wirusy, bakterie, archebakterie,
Wprowadzenie do Hurtowni Danych
Wprowadzenie do Hurtowni Danych BIG DATA Definicja Big Data Big Data definiowane jest jako składowanie zbiorów danych o tak dużej złożoności i ilości danych, że jest to niemożliwe przy zastosowaniu podejścia
1. Analiza asocjacyjna. Cechy ciągłe. Cechy binarne. Analiza sprzężeń. Runs of homozygosity. Signatures of selection
BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji
OPIS MODUŁU KSZTAŁCENIA
Załącznik nr 9 do Zarządzenia Rektora ATH Nr 514/2011/2012z dnia 14 grudnia 2011 r.. Druk DNiSS nr PK_IIIF OPIS MODUŁU KSZTAŁCENIA NAZWA PRZEDMIOTU/MODUŁU KSZTAŁCENIA: Genetyka. Kod przedmiotu: 6 Rodzaj
Biologia molekularna
Biologia molekularna 1. Metryczka Nazwa Wydziału Program kształcenia Wydział Farmaceutyczny z Oddziałem Medycyny Laboratoryjnej Analityka Medyczna, studia jednolite magisterskie, studia stacjonarne i niestacjonarne
Tematyka zajęć z biologii
Tematyka zajęć z biologii klasy: I Lp. Temat zajęć Zakres treści 1 Zapoznanie z przedmiotowym systemem oceniania, wymaganiami edukacyjnymi i podstawą programową Podstawowe zagadnienia materiału nauczania
Sukcesywne usługi sekwencjonowania DNA
Instytut Ogrodnictwa 96-100 Skierniewice ul. Konstytucji 3 Maja 1/3 Tel. 46 833 20 21 Fax. 46 833 32 28 WWW www.inhort.pl Skierniewice: oraz syntezy oligonukleotydów do realizacji projektu pt. Polskie
Jak wygląda składanie sekwencji w przypadku sekwencjonowania de novo? Jakie wykorzystuje się do tego narzędzia?
Jak wygląda składanie sekwencji w przypadku sekwencjonowania de novo? Jakie wykorzystuje się do tego narzędzia? Narzędzia: https://omictools.com/genome-assembly-category W jaki sposób metodę NGS można
Forum Małych i Średnich Przedsiębiorstw
2011 Wsparcie funduszu inwestycyjnego sposobem na stworzenie i rozwój innowacyjnej firmy biotechnologicznej. Case Study MCI.BioVentures - Genomed Forum Małych i Średnich Przedsiębiorstw Jak zostać i pozostać
Polska-Warszawa: Sprzęt laboratoryjny, optyczny i precyzyjny (z wyjątkiem szklanego) 2016/S Ogłoszenie o udzieleniu zamówienia
1 / 21 Niniejsze ogłoszenie w witrynie TED: http://ted.europa.eu/udl?uri=ted:notice:464243-2016:text:pl:html -: Sprzęt laboratoryjny, optyczny i precyzyjny (z wyjątkiem szklanego) 2016/S 252-464243 Ogłoszenie
Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa
Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Lech Poloński Mariusz Gąsior Informatyka medyczna Dział informatyki zajmujący się jej zastosowaniem w ochronie zdrowia (medycynie) Stymulacja rozwoju informatyki
Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych
Sekwencjonowanie nowej generacji i rozwój programów selekcyjnych w akwakulturze ryb łososiowatych Konrad Ocalewicz Zakład Biologii i Ekologii Morza, Instytut Oceanografii, Wydział Oceanografii i Geografii,
Techniki molekularne w biologii SYLABUS A. Informacje ogólne
Techniki molekularne w biologii SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu
HARMONOGRAM ZAJĘĆ Z NUTRIGENOMIKI 2018/2019
HARMONOGRAM ZAJĘĆ Z NUTRIGENOMIKI 2018/2019 WYKŁADY CZWARTEK OD 12.00 DO 13.30 DATA NR MIEJSCE TEMAT PROWADZĄCY 04 X 2018 W1 Kopernika 7 Najnowsze osiągnięcia w badaniach ery post-genomicznej i ich znaczenie
E-E-A-1008-s5 Komputerowa Symulacja Układów Nazwa modułu. Dynamicznych. Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu E-E-A-1008-s5 Komputerowa Symulacja Układów Nazwa modułu Dynamicznych Nazwa modułu w języku
Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy. Obowiązkowy Polski VI semestr zimowy
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Programowanie obiektowe 2 - opis przedmiotu
Programowanie obiektowe 2 - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Programowanie obiektowe 2 Kod przedmiotu 11.3-WK-MATP-PO2-L-S14_pNadGenDGV9E Wydział Kierunek Wydział Matematyki, Informatyki
Ekologia molekularna. wykład 11
Ekologia molekularna wykład 11 Sekwencjonowanie nowej generacji NGS = next generation sequencing = high throughput sequencing = massive pararell sequencing =... Różne techniki i platformy Illumina (MiSeq,
Producent i Integrator Systemów Informatycznych
Producent i Integrator Systemów Informatycznych Transakcje planowane, Transakcje rzeczywiste, Schematy fakturowania. PasCom Sp. z o.o. www.pascom.pl Zlecenie transportowe Transakcje planowane Fakturowanie
XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery
http://xqtav.sourceforge.net XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery dr hab. Jerzy Tyszkiewicz dr Andrzej Kierzek mgr Jacek Sroka Grzegorz Kaczor praca mgr pod
MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison. Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński
MultiSETTER: web server for multiple RNA structure comparison Sandra Sobierajska Uniwersytet Jagielloński Wprowadzenie Budowa RNA: - struktura pierwszorzędowa sekwencja nukleotydów w łańcuchu: A, U, G,
Wprowadzenie do SAS 4GL Zapoznanie ze środowiskiem SAS University Edition oraz SAS Studio. Podstawowe pojęcia środowiska SAS.
Wprowadzenie do SAS 4GL Zapoznanie ze środowiskiem SAS University Edition oraz SAS Studio. Podstawowe pojęcia środowiska SAS. mariusz.dzieciatko@ SAS University Edition Przygotowanie środowiska Instalacja
Technika Cyfrowa i Mikroprocesorowa
Technika Cyfrowa i Mikroprocesorowa Prowadzący przedmiot: Ćwiczenia laboratoryjne: dr inż. Andrzej Ożadowicz dr inż. Andrzej Ożadowicz dr inż. Jakub Grela Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki
Kierunek:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia
:Informatyka- - inż., rok I specjalność: Grafika komputerowa i multimedia Podstawy prawne. 1 15 1 Podstawy ekonomii. 1 15 15 2 Repetytorium z matematyki. 1 30 3 Środowisko programisty. 1 30 3 Komputerowy
Spis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII
Spis treści Od autora..................................................... Obliczenia inżynierskie i naukowe.................................. X XII Ostrzeżenia...................................................XVII
Big Data to skalowalność i prostota obsługi wielkich ilości danych!
Obsługa aplikacji, które operują na ogromnych zbiorach danych, czyli na przykład portali społecznościowych, przekracza możliwości zwykłych relacyjnych baz. Praca ze złożonymi zbiorami danych wymaga architektury
Odniesienie do efektów kształcenia w obszarze kształcenia w zakresie nauk przyrodniczych i technicznych
Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt Nazwa kierunku studiów: bioinformatyka Poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia Profil kształcenia: ogólnoakademicki Obszar kształcenia: w zakresie nauk przyrodniczych
Ćwiczenie 12. Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania. Prof. dr hab. Roman Zieliński
Ćwiczenie 12 Diagnostyka molekularna. Poszukiwanie SNPs Odczytywanie danych z sekwencjonowania Prof. dr hab. Roman Zieliński 1. Diagnostyka molekularna 1.1. Pytania i zagadnienia 1.1.1. Jak definiujemy
Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej
Mapowanie fizyczne genomów -konstrukcja map wyskalowanych w jednostkach fizycznych -najdokładniejszą mapą fizyczną genomu, o największej rozdzielczości jest sekwencja nukleotydowa -mapowanie fizyczne genomu
WYPOSAŻENIE LABORATORIÓW CENTRUM NOWYCH TECHNOLOGII UW W APARATURĘ NIEZBĘDNĄ DO PROWADZENIA BADAŃ NA RZECZ PRZEMYSŁU I MEDYCYNY
WYPOSAŻENIE LABORATORIÓW CENTRUM NOWYCH TECHNOLOGII UW W APARATURĘ NIEZBĘDNĄ DO PROWADZENIA BADAŃ NA RZECZ PRZEMYSŁU I MEDYCYNY PROJEKT REALIZOWANY W RAMACH REGIONALNEGO PROGRAMU OPERACYJNEGO WOJEWÓDZTWA
Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna
Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna Proteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich (lub prawie wszystkich) białek komórkowych Zalety analizy proteomu np. w porównaniu z analizą trankryptomu:
Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA
Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA Umiejscowienie kierunku w obszarze kształcenia Kierunek studiów BIOLOGIA o profilu ogólnoakademickim
Programowanie wizualne
Wykład 3 Piotr Błaszyński Wydział Informatyki Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego 11 marca 2016 Możliwość pokazywania (czyli wizualizacji) danych. Najprostszy przykład: from p y l a b import
Sylabus Biologia molekularna
Sylabus Biologia molekularna 1. Metryczka Nazwa Wydziału Program kształcenia Wydział Farmaceutyczny z Oddziałem Medycyny Laboratoryjnej Analityka Medyczna, studia jednolite magisterskie, studia stacjonarne
Pytania kwiecień, maj
Pytania kwiecień, maj Od czego zależy to czy jakość zasad w technice NGS jest zakodowana w skali phred 33 czy 64? Czy są jakieś kryteria wyboru tego kodowania? Z czego wynika dobór kodowania skali phred
Genomika praktyczna. Genomika praktyczna. Zakład Biochemii i Farmakogenomiki. prof. dr hab. Grażyna Nowicka. Rok IV. Semestr 8.
Genomika praktyczna 1. Metryczka Nazwa Wydziału: Program kształcenia (kierunek studiów, poziom i profil kształcenia, forma studiów, np. Zdrowie publiczne I stopnia profil praktyczny, studia stacjonarne):
Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki
Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Język programowania prosty bezpieczny zorientowany obiektowo wielowątkowy rozproszony przenaszalny interpretowany dynamiczny wydajny Platforma
GRIDY OBLICZENIOWE. Piotr Majkowski
GRIDY OBLICZENIOWE Piotr Majkowski Wstęp Podział komputerów Co to jest grid? Różne sposoby patrzenia na grid Jak zmierzyć moc? Troszkę dokładniej o gridach Projekt EGEE Klasyfikacja Flynn a (1972) Instrukcje
ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia
ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych
biologia rozwoju/bezkręgowce: taksonomia, bezkręgowce: morfologia funkcjonalna i filogeneza i biologia rozwoju mikologia systematyczna
matematyka chemia ogólna i nieorganiczna chemia organiczna biologia roślin podstawy statystyki botanika systematyczna botanika zajęcia terenowe bezkręgowce: morfologia funkcjonalna i biologia rozwoju/bezkręgowce:
Niepełnosprawność intelektualna
Niepełnosprawność intelektualna stan badań a możliwości diagnostyki molekularnej Agnieszka Charzewska Zakład Genetyki Medycznej Instytut Matki i Dziecka Niepełnosprawność intelektualna (NI, ID) zaburzenie
Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2
ALEKSANDRA ŚWIERCZ Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2 Ekspresja genów http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020757.html A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH
Od programowania wizualnego do tekstowego
Od programowania wizualnego do tekstowego Krzysztof Chechłacz Nowa podstawa programowa z informatyki w świetle reformy oświaty - Konferencja w ramach XII edycji Akademii Technologii Informacyjnej i Komunikacyjnej
Warunki udzielania świadczeń w rodzaju: świadczenia zdrowotne kontraktowane odrębnie 8. BADANIA GENETYCZNE
Załącznik nr do Zarządzenia.. Warunki udzielania świadczeń w rodzaju: zdrowotne kontraktowane odrębnie 8. BADANIA GENETYCZNE 8.1 WARUNKI WYMAGANE Załącznik nr 2 do rozporządzenia cz. I lit. M Lp 913-916