Biometrie für Biologen
Inhaltsverzeichnis:
- Einführung und Organisatorisches
- Grundlagen der Programmiersprache R
- Wiederholung der Grundlagen Biostatistik
- Statistische Tests
- Regression
- Methodik biomedizinischer und klinischer Studien
- Überlebenszeit-Analysen
- Auswertung hochdimensionaler biomedizinscher Daten
- Maschinelle Lernverfahren in der Biometrie
- Deep Sequencing / Sequenzbioinformatik
- Netzwerk-Bioinformatik
Dozent
Prof. Dr. Lars Kaderali
Institut für Bioinformatik
Ort und Zeit:
- Vorlesung: Donnerstag, 10:00 bis 11:30, Hörsaal Rubenowstr. 3 (EG)
- Übung: Freitag, 12:15 bis 13:45 sowie Montag, 17:00-18:30 im PC-Pool des Instituts, Raum 1.01 und 2.01, Walter-Rathenau-Str. 11
Übungen und Klausur:
Zum Bestehen der Übungen sind 3/4 der Übungen zu besuchen (maximal 3 Fehltermine).
Die Klausur findet statt am 30.1.2025, 10:00 Uhr; genauere Informationen werden noch rechtzeitig bekanntgegeben.
Bitte bringen Sie zur Klausur Ihren Personalausweis und Studentenausweis mit.
Klausureinsicht: Während der Öffnungszeiten des Sekretariats des Instituts im C_FunGene Gebäude.
Die Nachklausur findet vor Beginn des Sommersemesters statt.
Musterklausur aus dem Wintersemester 2018/19 [pdf]
Folien und Materialien zu Vorlesung
Folien, Übungsblätter sowie weitere Materialien zur Vorlesung werden Ihnen hier parallel zur Veranstaltung zur Verfügung gestellt.
DISCORD-Kanal zur Lehrveranstaltung: [link]
Vorlesung
- Vorlesung – Organisatorisches und Kurzeinführung in R [pdf] [video]
- Vorlesung – Wiederholung Grundlagen der Biostatistik [pdf] [video]
- Vorlesung – Statistische Tests [pdf] [video]
- Vorlesung – Regression [pdf] [video]
- Vorlesung – Klinische Studien [pdf][video]
- Vorlesung – Überlebenszeitanalyse Teil 1 [pdf][video]
- Vorlesung – Überlebenszeitanalyse Teil 2 [pdf][video]
- Vorlesung – Hochdimensionale Daten und Dimensionsreduktion [pdf][video]
- Vorlesung – Clustering [pdf][video]
- Vorlesung – Überwachte maschinelle Lernverfahren [pdf][video]
- Vorlesung – Deep Sequencing [pdf][video]
- Vorlesung – Geneset Enrichment
NEUER RAUM – Nach Absprache findet auch diese Vorlesung statt im PC-Pool des Instituts für Bioinformatik
Übung
- Informationen für die Übungen
- 1. Übung
- Jupyter Notebook (1_indroduction.ipynb)
- 2. Übung
- Jupyter Notebook (2_variables.ipynb)
- Übung am 1.11.24 – entfällt auf Grund des Brückentages
- 3. Übung
- Jupyter Notebook (3_descrstat.ipynb)
- Datensatz zum Notebook 3 (daten_grabe.Rda)
- 4. Übung
- Jupyter Notebook (4_inferential_statistics.ipynb)
- Datensatz zum Notebook 4 (daten_grabe.Rda)
- 5. Übung
- Jupyter Notebook (5_regression.ipynb)
- Datensatz zum Notebook 5 (pima-indians-diabetes.data)
- 6. Übung
- Übungsblatt (6_study_design.pdf)
- 7. Übung
- Jupyter Notebook (7_survival.ipynb)
- Datensatz zum Notebook 7 (data-pregnancy.csv)
- Datensatz zum Notebook 7 (data-prednisolon.csv)
- 8. Übung
- Jupyter Notebook (8_coxregression.ipynb)
- Datensatz zum Notebook 8 (data-leukemia.csv)
- Jupyter Notebook(Lösung.ipynb)
- 9. Übung
- Jupyter Notebook (9_High-dimensional-data.ipynb)
- 10. Übung
- Review (Übung 1-8 Review.pdf)
- 11. Übung
- Jupyter Notebook (10_clustering.ipynb)