Omikus adatok elemzése – sajtóközlemény

Omikus adatok elemzése – sajtóközlemény

Kiszállító intézmény

Természettudományi Kar
Genetikai Tanszék

Oktató(k):

Ari Eszter, Pipek Orsolya, Marco Trevisan-Herraz

Kezdési dátum

2026. február 9.

Záró dátum

2026. május 16.

Kutatási terület

CHARM prioritási mező

Tanulmányi szint

Tanulmányi terhelés, ECTS

7

Rövid leírás

A kurzus célja, hogy áttekintést és gyakorlati ismereteket nyújtson a különféle nagy áteresztőképességű kísérletek adatainak letöltéséről, kezeléséről, feldolgozásáról és vizualizálásáról. A gyakorlati rész legfontosabb témái: (1) Bevezetés a számítógépes környezetbe, a bash parancssorba és a munkafolyamat-kezelésbe, (2) Általános bevezetés a következő generációs szekvenálásba, (3) Genomika, (4) Chip-seq, (5) Transzkriptomika (RNA-seq), (6) Funkcionális gazdagodási elemzés, (7) Markergén-amplifikációs metagenomika (16S rRNA), valamint (8) Proteomika.

Részletes leírás

A legfrissebb ütemterv, a részletes leírás és a követelmények itt találhatók:https://docs.google.com/document/d/1z0–wXp5lenl1WI-p8CLCsZRuaJbkdgog1cmJpR7wlg/edit?usp=sharing

 

 

Tanulási eredmények

A kurzus végére a hallgató a következő ismeretekkel fog rendelkezni:
Tudja, hogyan kell feldolgozni a nagy áteresztőképességű genetikai és proteomikai adatokat.
Ismeri a következő generációs szekvenálási módszereket, az adatokat, valamint azt, hogyan kell feldolgozni a „reads”-eket genomikus, ChIP-seq, RNA-seq és 16S rRNA metagenomikai szekvenálás esetén.
Ismeri a modern biológiai kutatási módszerek alkalmazási területeit, megérti e módszerek fejlesztésének fontosságát, és amennyire csak lehetséges, hozzájárul azokhoz.
Rendszeres tudományos ismeretekkel rendelkezik.
Ismeri a különböző tantárgyakban megszerzett ismeretek közötti összefüggéseket, és megérti az interdiszciplináris megközelítés fontosságát.
A kurzus végén a hallgató képes lesz:
– szakszerűen kifejezni magát, mind szóban, mind írásban, a bioinformatika, a nagy áteresztőképességű genetika és a proteomika területén.
– rendszerezni az adatokat és az ismereteket, valamint azokat tudományos szempontok szerint elemezni és értékelni.
– felismerni és integrálni a különböző tudományterületek ismeretei közötti összefüggéseket.
Hozzáállás:
Betartja a kutatási etika szabályait, és másokat is arra ösztönöz.
Aktívan terjeszti a tudományterület eredményeit, magabiztosan publikálja ismereteit akár a médiában is, és szükség esetén megvédi szakmai álláspontját más megközelítések képviselőivel és az áltudománnyal szemben.
Nyitott az új biológiai és egyéb tudományos kutatási eredményekre, valamint a tudományos együttműködésre. Törekszik a meglévő eredmények továbbfejlesztésére, és aktívan előmozdítja új kutatási irányok kialakítását.
Elkötelezett a minőségi munka iránt, magas színvonalat támaszt a tudományos ismeretekkel, valamint saját és kutatótársai fejlődésével kapcsolatban.
Önállóság és felelősség:
Felelősségteljesen fejezi ki véleményét biológiai, bioinformatikai és nagy áteresztőképességű módszerekkel kapcsolatos kérdésekben szakmai és nem szakmai körökben egyaránt.
Korszerű számítógépes környezetet tart fenn, és segíti a módszertani és technológiai megújulást annak érdekében, hogy a lehető leghatékonyabban tudjon dolgozni.

A kurzus követelményei

Heti osztályzatok
Munkáitokra hetente kaptok osztályzatot. A heti osztályzatok átlaga a végső osztályzat felét teszi ki.
A hallgatók legfeljebb 3 gyakorlatot hagyhatnak ki. Ez azt jelenti, hogy az adott héten nem kaptok osztályzatot, és az a végső osztályzatotokba sem számít bele.
Projektmunka a vizsgához
Mindannyiótoknak ki kell választania egy OMICS-adatkészletet, amelyet a kurzuson tanult módszerek segítségével kell elemezni. Választhattok tehát proteomikát, SNP-elemzést, RNA-seq-et, ChIP-seq-elemzést stb. Ti döntitek el, hogy milyen típusú elemzést fogtok elvégezni. Ne habozzatok kapcsolatba lépni az oktatókkal, ha segítségre van szükségetek a téma vagy az adatkészlet(ek) kiválasztásában. Ha eldöntöttétek, melyik adatkészletet fogjátok használni és milyen elemzéseket fogtok elvégezni, kérjük, írjatok 3–4 mondatot a később megadandó határidőig ide: TBA. A később megadandó határidőig az oktatók eldöntik, hogy a javasolt téma és adatkészlet alkalmas-e a projektmunkához.
Ezt követően önállóan elvégzi az elemzést. Gondoskodjon arról, hogy minden lépés reprodukálható legyen, ehhez készítsen naplófájlt vagy jelentést. Készítsen egy 10 perces prezentációt diákkal, amelyben bemutatja az adatkészletet, az elemzést és az eredményeket. A naplófájlt vagy az elemzési jelentést küldje el e-mailben az oktatóknak a később megadandó határidőig.
Mutassa be munkáját az oktatóknak és a csoporttársaknak a gyakorlati foglalkozás során, a később megadandó időpont(ok)ban. Az oktatók és a csoporttársak kérdéseket tehetnek fel az Ön által bemutatott elemzéssel kapcsolatban.
A gyakorlati foglalkozás végső osztályzata a félév során végzett munkáján (50%) és a prezentáción (50%) alapul. A kurzus sikeres teljesítéséhez legalább 2-es osztályzatot kell szereznie mind a félév során végzett összes munkájára, mind az elemzésére és a prezentációjára vonatkozóan.

Szabad helyek

10

A kurzushoz tartozó szakirodalom (kötelező vagy ajánlott):

Az egyes előadások végén ajánlott szakirodalmat, cikkeket és weboldalakat fogunk megadni.

Tervezett oktatási tevékenységek és tanítási módszerek:

Előadások, bemutatók, gyakorlati foglalkozások: önálló munka számítógépeken, az eredmények bemutatása.

Tantárgykód

anomicib22lm gén

Nyelv

Értékelési módszer

Heti értékelés, valamint a projektmunka szóbeli bemutatása a félév végén.

Végleges tanúsítás

Tanulmányi eredményekről szóló igazolás

Értékelés dátuma

2026. május 22.

Módszer

Használatban lévő tanulásirányítási rendszer

Csapatok, Google Drive, GitHub, Linux-szerver

A hallgató heti óraszáma:

4

A heti rendszeres tanítási nap és időpontja

Időzóna