De cursus heeft tot doel inzicht en praktische kennis te verschaffen in methoden voor het downloaden, verwerken en visualiseren van gegevens van diverse high-throughput-experimenten. De belangrijkste onderwerpen van de practicum: (1) Inleiding tot de computeromgeving en tot bash, (2) Inleiding tot next-generation sequencing, (3) Genomica, (4) ChIP-seq, (5) Transcriptomica (RNA-seq), (6) Functionele verrijkingsanalyse, (7) Metagenomica met amplificatie van markergenen (16S rRNA), en (8) Proteomica.
Het meest actuele programma, de gedetailleerde beschrijving en de vereisten vind je hier: https://docs.google.com/document/d/1okHYnyxcyyCyohYHSyNDFSWE4sEnllHoQKyvVrJ2-Z0/edit?usp=sharing
Aan het einde van de cursus beschikt de cursist over de volgende kennis:
Weet hoe genetische en proteomische gegevens met hoge doorvoercapaciteit moeten worden verwerkt.
Heeft inzicht in de next-generation sequencing-methoden, de bijbehorende gegevens en de verwerking van de „reads“ bij genomische sequencing, ChIP-seq, RNA-seq en 16S rRNA-metagenomische sequencing.
Kent de toepassingsgebieden van moderne biologische onderzoeksmethoden, begrijpt het belang van de ontwikkeling van deze methoden en draagt hier zoveel mogelijk aan bij.
Beschikt over systematische wetenschappelijke kennis.
Kent de verbanden tussen de kennis die in verschillende vakken is opgedaan en begrijpt het belang van een interdisciplinaire aanpak.
Aan het einde van de cursus zal de cursist in staat zijn om:
Zich op professionele wijze uit te drukken, zowel mondeling als schriftelijk, op het gebied van bio-informatica, high-throughput-genetica en proteomica.
Gegevens en kennis te systematiseren en deze te analyseren en te evalueren op basis van wetenschappelijke aspecten.
Verbanden tussen de kennis van verschillende wetenschappelijke vakgebieden te herkennen en te integreren.
Houding:
Houdt zich aan de regels van de onderzoeksethiek en zorgt ervoor dat anderen deze ook naleven.
Verspreidt actief de resultaten van het wetenschappelijk vakgebied, publiceert zelfverzekerd kennis, zelfs in de media, en verdedigt indien nodig zijn/haar professionele standpunt tegen vertegenwoordigers van andere benaderingen en pseudowetenschap.
Staat open voor nieuwe biologische en andere wetenschappelijke onderzoeksresultaten en wetenschappelijke samenwerking. Streeft ernaar bestaande resultaten verder te ontwikkelen en bevordert actief de ontwikkeling van nieuwe onderzoeksrichtingen.
Zet zich in voor kwalitatief hoogstaand werk en stelt hoge eisen aan de wetenschappelijke kennis en ontwikkeling van zichzelf en collega-onderzoekers.
Autonomie en verantwoordelijkheid:
Geeft op verantwoorde wijze zijn of haar mening over kwesties op het gebied van biologie, bio-informatica en high-throughput-methoden, zowel in professionele als niet-professionele kringen.
…
Wekelijkse cijfers: Je krijgt wekelijks een cijfer voor je werk. Als je je werk tijdens het practicum hebt kunnen afmaken, krijg je het wekelijkse cijfer ter plekke. Als je je werk tijdens het practicum niet hebt kunnen afmaken, kun je de oplossingen en het logbestand vóór het einde van de betreffende week (!) per e-mail naar de docent sturen. Als er een week is verstreken sinds het practicum, leidt elke extra week tot een aftrek van één cijfer. (Bijvoorbeeld: als je een volledig opgeloste practicumopdracht 10 dagen na de practicumles instuurt, krijg je cijfer 4 voor dat werk.)
Als je geen enkele practicumles hebt gemist, kun je maximaal 11 wekelijkse cijfers behalen.
Het gemiddelde van de wekelijkse cijfers vormt de helft van je eindcijfer.
Een practicumles missen: MSc-studenten mogen maximaal 3 practicumlessen missen. Dit betekent dat je voor die week geen cijfer krijgt en dat deze week ook niet meetelt voor je eindcijfer.
Het examen: Ieder van jullie moet een dataset kiezen om te analyseren met behulp van de methoden die je in de cursus hebt geleerd. Je kunt dus proteomica, SNP-analyse, RNA-seq, ChIP-seq-analyse, enz. doen. Het is aan jou om te beslissen wat voor soort analyse je gaat uitvoeren. Aarzel niet om contact met ons op te nemen als je hulp nodig hebt bij het kiezen van een onderwerp of dataset(s). Als je hebt besloten welke dataset je gaat gebruiken en welke analyses je gaat uitvoeren, schrijf dan vóór (datum: nader te bepalen) hier 3-4 zinnen: (link naar het document). Vóór (datum: nader te bepalen) zullen de docenten bepalen of het voorgestelde onderwerp en de dataset geschikt zijn voor het examen.
Vervolgens voer je de analyse zelfstandig uit. Zorg ervoor dat elke stap reproduceerbaar is door een logbestand of een rapport aan te maken. Bereid een presentatie van 10 minuten voor met dia’s waarin de dataset, de analyse en de resultaten worden beschreven. Stuur ons het logbestand of het rapport van de analyse per e-mail uiterlijk op (datum: nader te bepalen).
Presenteer je werk aan de docenten en medestudenten op (datum: nader te bepalen) tijdens het practicum. De docenten en medestudenten kunnen vragen stellen over de analyse die je hebt gepresenteerd.
Het eindcijfer voor het practicum is gebaseerd op je werk gedurende het hele semester (50%) en je presentatie
Aan het einde van elke college worden aanbevolen literatuur, artikelen en websites vermeld.
Individuele en groepsopdrachten tijdens de practicumuren op de computer.
Cijferlijst