Verarbeitung von DNA-Microarray-Daten WiSe 2003/2004

19 707 Verarbeitung von DNA-Microarray-Daten

In der Vorlesung wird ein Überblick über die Microarray-Technologie und deren Anwendungen gegeben. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Datenanalyse von der Normierung der Rohdaten über die Berechnung repräsentativer Expressionswerte bis hin zu statistischen Signifikanztests für die Beantwortung spezifischer Fragestellungen. Auf Grund der breiten Anwendung der Technologie wird ein umfangreiches Methodenspektrum vorgestellt und an realen Datensätzen geübt.

• Übungen, die jede Woche am MPI für Molekular Genetik (Ihnestrasse 73, Turm 2, Stockwerk 3, PC-Pool) unter Betreuung stattfinden. Dort wird der Vorlesungsstoff nachgearbeitet, an Beispieldatensätzen geübt und die Lösungen zu den Übungszetteln besprochen. Ziel ist es, die Teilnehmer zur selbstständigen Bearbeitung komplexer Analysen von Microarray-Datensätzen zu befähigen .
  

In den Übungen wird zum Programmieren bzw. zur Datenanalyse die Programmiersprache R verwenden. R ist sowohl Programmiersprache als auch ein statistisches Programmpaket inklusive vieler Routinen zur Datenvisualisierung.  Sie können R kostenlos von http://www.r-project.org/ erhalten und auf Ihrem Rechner installieren.

Nicht nur die Software, auch die Handbücher und Tutorials sind umsonst: An Introduction to R ist auf 100 Seiten die offizielle Einführung in die Sprache R. Wer lieber auf deutsch liest, sollte in Günther Sawitzkis Einführung in S schauen (R = Gnu S). Bücher zu R gibt es auch, besonders empfehlenswert ist: Peter Dalgaard, Introductory Statistics with R, Springer 2002.

Übungsblätter:

Für den Übungsschein brauchen Sie für jedes Übungsblatt mindestens die Hälfte der zu erreichenden Punktzahl. Die Gesamtnote wird aus der Summe der Punkte ermittelt. 

Mündliche Prüfung:

Termin: 24. 2. 2004
Wer die Prüfung besteht, erhält den Vorlesungsschein.

Material zur Vorlesung werden auf dieser Webseite abgelegt. Ein Skript gibt es nicht.

Anja von Heydebrecks Literaturseite Hier findet man eine sehr umfangreiche Sammlung von Publikationen um das Thema Datenanalyse von Microarrays.

- Bücher über die Datenanalyse -

W. Härdle, L. Simar
Applied Multivariate Statistical Analysis 
Springer, 2003

Einige Literaturempfehlungen (aus der Gruppe von Rainer Spang):

- Bücher über die Datenanalyse von Microarrays -

I.S. Kohane, A.T, Kho, A.J. Butte
Microarrays for an integrative Genomics 
MIT, 2003

T. Speed
Statistical analysis of gene expression microarray data
Chapman & Hall/CRC, 2003

H.C. Causton, J. Quackenbush, A. Brazma
Microarray gene expression analysis
Blackwell, 2003

- Einführende Literatur über Statistik -

Werner A. Stahel
Statistische Datenanalyse - Eine Einführung für Naturwissenschaftler
Vieweg

Freedman, Pisani, Purves
Statistics
W.W. Norton

Ein Klassiker. Dieses Buch ist auf elementarsten mathematischen Niveau und gibt trotzdem eine sehr tief gehende Einführung in statistisches Denken. Für jeden verständlich und für niemanden langweilig. Wer sich vor englischen Büchern nicht scheut, sollte dieses lesen.

Donald A  Berry
Statistics. A Bayesian Perspective
Wadsworth

Genauso elementar wie Freedman, Pisani, Purves aber aus einem völlig anderen Blickwinkel geschrieben gibt dieses Buch eine leicht verständliche Einführung in die Statistik der Bayesschen Schule.

- Weiterführende Literatur -

Deborah Nolan, Terry Speed
Stat Labs
Springer Texts in Statistics

Dieses englische Buch ist ähnlich aufgebaut wie die Vorlesung. Jedes Thema wird anhand eines praktischen Datenanalyseproblems eingeführt. Die Beispiele stammen meist nicht aus der Bioinformatik. Die Auswahl der statistischen Inhalte ist auch nicht auf einen Bioinformatikstudiengang ausgerichtet und sind im Durchschnitt schwieriger als in der Vorlesung. Trotzdem eines der schönsten Statistikbücher auf dem Markt.

Warren J. Ewens, Gregory R. Grant
Statistical Methods in Bioinformatics
Springer

Das unseres Wissens einzige Statistikbuch, das sich direkt an Bioinformatiker richtet. Setzt aber weit mehr Mathematik voraus als die Vorlesung. Ideal für alle, die sich in der Vorlesung unterfordert fühlen.

Bernard W. Lindgren
Statistical Theory
Chapman and Hall

Ein klassisches Statistik-Buch für Statistiker. Wer immer noch Langeweile hat ...

Homepage der Abteilung Computational Molecular Biology am Max-Plack-Institut für Molekulare Genetik.

Homepage der Gruppe Computational Diagnostics von Rainer Spang

Der Studiengang Bioinformatik an der FU Berlin.

Anmerkungen und Fragen zu dieser Seite bitte an Stefan Röpcke (roepcke@molgen.mpg.de).