Kursuse esimeses osas (biostatistika) on eesmärgiks anda baasteadmised biostatistikast, mis on vajalikud eriala- kirjanduses kasutatavatest biostatistilistest testidest aru saamiseks ja lihtsamate testide kasutamiseks oma tulemuste analüüsimisel. Kursuse teises osas (suuremahulised andmed bioloogias) tutvustatakse rakubioloogias kasutatavaid meetodeid, mille abil genereeritakse suuremahulisi andmeid ning nende analüüsiga seonduvaid kitsaskohti.

In the first part of the course (Biostatistics) the aim is to provide students with basic statistical knowledge in order to understand statistical results published in biological/medical journals and to use simple statistical tests to analyse their own results. In the second part (High throughput biology) modern methods used in cell biology that generate large-scale data will be introduced. The specifics and problems involved in analysing such data will be discussed.

Üliõpilane saab aru ja oskab kasutada lihtsamaid biostatistilisi teste oma töös ning mõistab kaasaegsete meetodite tööpõhimõtteid ja kasutusvõimalusi.

Student understands and knows how to use simple statistical tests for his/her own laboratory praxis, and the possibilities of modern methods in cell biology.

Kursus koosneb kahest moodulist.
1. Biostatistika mooduli loengutes leiavad käsitlemist:
Statistika terminid ja tunnuste tüübid (populatsioon, valim, nominaalsed, pidevad ja diskreetsed arvtunnused)
Kirjeldav statistika: keskmised (mediaan, mood, aritmeetiline keskmine) ja hajuvuse karakteristikud (amplituud, dispersioon, standardhälve)
Teoreetilised jaotused (normaaljaotus, t-jaotus, asümmeetria ja ekstsessi mõisted)
Punkt- ja vahemikhinnangud, statistiliste hüpoteeside kontrollimine
Lineaarne korrelatsioon
Aegread
Algteadmised kliiniliste katsete disainist
Mitmene korrelatsioon ja ANOVA
Sissejuhatus metaanalüüsi.
2. Suuremahuliste andmete bioloogia moodulis tutvustatakse järgmisi teemasid:
Sekveneerimise meetodid.
Genoomi sekveneerimine, geneetiline evolutsioon ja genoomiülesed assotsiatsiooniuuringud.
Transkriptoomika ehk geeniekspressiooni analüüs RNA tasemel: kodeerivate RNA-de analüüs, väikeste RNAde analüüsi eripärad, mikroRNAde sihtmärkgeenide tuvastamine.
Proteoomika ehk geeniekspressiooni analüüs valgu tasemel.
Geeniontoloogiad, molekulaarsed signaaliülekanderajad ja süsteemibioloogia.
Valk-nukleiinhappe ja valk-valk interaktsioone analüüsivad meetodid (kromatiini immuunsadestamine, faagidisplei, FRET jt).
Suuremahuline mikroskoopia ja pildianalüüs.
Tsütomeetria.
Andmeanalüüsi eripärad suuremahuliste andmete puhul.

The course consists of two modules.
1. In the module of biostatistics:
We discuss in lectures the basic statistical terms and types of data (population, sample, nominal, continuous and discrete data).
Descriptive statistics: central tendency (median, mode, average) and dispersion measures (range, variance, standard deviation).
Distributions (normal, t-distribution, skewness, kurtosis).
Point and interval estimates. Statistical hypothesis testing.
Risk assessment.
Linear regression.
Time series.
Basic knowledge about the design of clinical trials and 2x2 contingency tables.
Multiple regression and ANOVA
Introduction to meta-analysis.
2. The following subjects will be covered in the module of high throughput biology:
Sequencing methods.
Sequencing of the genome, genetic evolution and genome-wide association studies.
Transcriptomics – gene expression analysis at the RNA level: analysis of coding RNAs, specifics of mall non-coding RNAs, identifying the targets of microRNAs.
Proteomics – gene expression analysis at the protein level.
Gene ontologies, molecular signalling pathways and systems biology.
Methods uncovering the interactions between proteins and nucleic acids or between various proteins (chromatin immunoprecipitation, phage display, FRET, etc).
Large-scale image analysis in microscopy.
Cytometry.
The specifics of large scale data analysis.

Kummagi mooduli läbimist hinnatakse arvestusega. Kursuse läbimiseks peab üliõpilane osalema seminarides ja läbima mõlemad arvestused.

pass/fail

-

-

Harvey Motulsky “Intuitive Biostatistics”, Oxford University Press 1995
Jerrold H. Zar “Biostatistical Analysis”,5th ed. 2010.
Ene-Margit Tiit, Märt Möls “Rakendusstatistika algkursus”, 1997.
Teadusartiklid, mis jagatakse kursuse käigus.

-