INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Komplexní přístup k výuce analýzy dat v oboru Matematická biologie Tomáš Pavlík, Daniel Schwarz, Jiří Jarkovský, Ladislav Dušek Trendy v biomedicínském inženýrství, Bratislava 16. 9. 2009
Matematická biologie Matematická biologie je mezioborový, mezinárodně uznávaný studijní program zabývající se využitím matematických postupů v biologickém a medicínském výzkumu. Matematická biologie je je obor obor vzniklý vzniklý z potřeby současné vědy vědy i i trhu trhu = široký široký prostor prostor pro pro specializovaný obor obor zaměřený na na matematickou analýzu biologických a medicínských dat. dat. Cílem Cílem je je produkce odborníků jejichž jejichžvzdělání spojuje spojuje jak jak biologickou, tak tak matematickou podstatu problému Obor Obor Matematická biologie je je velkou velkou šancí šancípro pro všechny zájemce o biologii, kterým kterým není nenícizí cizílogické logickémyšlení a matematika.
Spektrum matematické biologie Spektrum problémů, které pokrývá matematická biologie, je velice široké Od experimentů zaměřených na modelování buněčných procesů a genomických interakcí Po modelování dynamiky populací organizmů tvořících složitá společenstva a jejich interakcí s neživým prostředím. Matematické modelování Matematická biologie Genomika, proteomika, Bioinformatika Klinická biostatistika
Spektrum matematické biologie 1. Matematické modelování Modelování dynamiky a vzájemných vztahů populací Modelování interakcí mezi chemickým látkami, prostředím a živými systémy Genomika, proteomika, Bioinformatika Klinická biostatistika
Spektrum matematické biologie Matematické modelování 2. Genomika, proteomika, Sledování rozdílné aktivity genů a proteinů v buňkách různých tkání Analýza buněčných drah Sledování epigenetických změn Funkční genomika Bioinformatika Klinická biostatistika
Spektrum matematické biologie Matematické modelování Genomika, proteomika, Sledování a srovnávání sekvence proteinů a nukleových kyselin Studium strukturálních vztahů nukleových kyselin a proteinů Modelování molekulárních interakcí a počítačové modelování 3. Bioinformatika Klinická biostatistika
Spektrum matematické biologie Matematické modelování Genomika, proteomika, Aplikovaná analýza dat klinických experimentů Hodnocení klinických studií Hodnocení výsledků a kvality léčebné péče Bioinformatika 4. Klinická biostatistika
Analýza dat se prolíná Definice analýzy dat dle Wikipedie: Data analysis is a process of gathering, modeling, and transforming data with the goal of highlighting useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Matematické modelování Matematická biologie Analýza dat Genomika, proteomika, Bioinformatika Klinická biostatistika
Role matematického biologa? Role ve všech fázích biologických a klinických experimentů a studií Experiment Validace Matematický biolog Matematický model Simulace Odhad parametrů Matematický biolog se účastní všech fází plánování, provádění a vyhodnocování experimentu, kde svojí znalostí problému a matematických a statistických metod přispívá k jeho hladkému průběhu, správnému hodnocení výsledků a jejich adekvátní interpretaci.
Bakalářsk ské a magisterské studium Bakalářské studium Matematické biologie na MU Základy biologie, matematiky, informatiky Schopnost práce s daty a základy jejich analýzy Magisterské studium Matematické biologie na MU Pokročilé přístupy analýzy biologických a medicínských dat Invenční a samostatná práce v oblasti analýzy biologických a klinických dat
Bakalářsk ské studium I Teoreticky zaměřené předměty Pravděpodobnost a statistika Biostatistika pro matematické biology Diferenciální rovnice a jejich užití Vícerozměrné statistické metody Signály a lineární systémy Stochastické předměty Deterministické předměty Prakticky zaměřené předměty Úvod do matematického modelování Analýza dat na PC Týmový projekt
Bakalářsk ské studium II Teoreticky zaměřené předměty (matematika, informatika) Biologické (a klinické) předměty Bakalářská práce Prakticky zaměřené předměty (matematika, informatika)
Magisterské studium I Teoreticky zaměřené předměty Lineární statistické modely Zobecněné lineární modely Prediktivní modelování Analýza a klasifikace dat Lineární a adaptivní zpracování dat Seminář z plánování experimentu Vědecké výpočty v biologii a biomedicíně Stochastické předměty Deterministické předměty Prakticky zaměřené předměty Matematické modely v biologii Bioinformatika Plánování, organizace a hodnocení klinických studií Statistické hodnocení biodiverzity Aktuální trendy analýzy biologických dat
Magisterské studium II Teoreticky zaměřené předměty (matematika, informatika) Biologické (a klinické) předměty Řešení reálného problému pod odborným vedením Diplomová práce Prakticky zaměřené předměty (matematika, informatika)
Příklad Odhad funkce přežití nebo rizikové funkce, které jsou základními charakteristikami dat přežití, nelze správně provést bez adekvátní znalosti dané problematiky, např. znalosti vlivu klinického stadia onemocnění na přežití pacientů. Relativní přežití 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 stadium I stadium II stadium III stadium IV 0.00 0 1 2 3 4 5 Čas
Závěr Analýza dat je klíčovým prvkem studia Matematické biologie Analýza dat není jen o metodice hodnocení, důležitou součástí analýzy dat je i znalost problematiky nebo oblasti, z níž data pocházejí Tuto znalost studenti získávají nejen na teoretických přenáškách z biologie, ale i v předmětech s praktickými příklady analýzy dat. Hlavní přínosy výuky analýzy dat Student pochopí principy hodnocení biologických a klinických dat a testování experimentálních hypotéz. Student získá přehled v analytických metodách a vhodnosti jejich použití vzhledem k charakteru dat. Student bude rozumět terminologii statistických metod v odborné literatuře. Student se naučí adekvátně interpretovat svoje i publikované výsledky. Student pochopí principy přípravy a uspořádání biologických a klinických experimentů a studií.
Poděkování Tento příspěvek byl podpořen grantem ESF Víceoborová inovace studia Matematické biologie, projekt č. CZ.1.07/2.2.00/07.0318.