Avansert mikromatrise dataanalyse

Den delen av kurset som omfatter eksperimentell design vil inneholde faktoriell og fraksjonell faktoriell design.
Delen som omhandler preprosessering/filtrering vil inneholde støyfjerning, transformasjoner og normaliseringsmetoder. Delen om dataanalyse vil inneholde noe klassisk statistikk (hypotese testing, multiple sammenlikninger), metoder for å finne differensielt uttrykte gener, ikke-veiledet klassifisering (hierarkisk klyngeanalyse, k means clustering, prinsipal komponent analyse, Kohonen nettverk), veiledet klassifisering (diskriminant delvis minste kvadraters regresjon) and regresjon (multippel lineær regresjon, delvis minste kvadraters regresjon) og bruk av bakgrunnsinformasjon (genontologi/genannotering, metabolske nettverk)

Studenten skal forstå og kunne anvende de mest vanlige metodene for eksperimentell design, preprossesering/filtrering og dataanalyse av mikromatriser. Studenten skal også kunne kritisk vurdere de statistiske resultater og gjøre effektiv bruk av biologisk informasjon.

Forelesninger, øvinger og selvstudium.
20 timer øvinger.
15 timer forelesninger.
Undervisningen blir gitt konsentrert i en uke.
Eksamen varer i 2 timer, og blir arrangert i forbindelse med underviningsuken i form av Multiple choice - oppgaver. Eksamen kan bli muntlig hvis få studenter er eksamensmeldt.
Undervisningen gis på engelsk ved behov.