Wybrane metody pomiarowe i statystyczne w naukach ścisłych i przyrodniczych

profil studiów: szkoła doktorska nauk przyrodniczych i ścisłych,

forma studiów: studia dzienne III stopnia w ramach Szkoły doktorskiej, rodzaj przedmiotu: przedmiot eksperymentalny i statystyczny, dziedzina i dyscyplina nauki: nauki biologiczne i statystyka, rok studiów/semestr: Rok1, semestr 2, wymagania wstępne: podstawowa wiedza z biologii i statystyki, liczba

godzin zajęć dydaktycznych z podziałem na formy prowadzenia zajęć: 30, w tym 15 godz. laboratoriów biologicznych i 15 godz. ćwiczeń ze statystyki, metody dydaktyczne: laboratorium, projektowanie i wykonywanie eksperymentów, obliczenia statystyczne w rożnych programach i pakietach stat., wskaźniki ilościowe: praktyczne zapoznanie się z kilkoma metodami laboratoryjnymi i statystycznymi niezbędnymi do realizacji rozprawy doktorskiej

Kurs "Wybrane metody pomiarowe i statystyczne w naukach ścisłych i przyrodniczych" składa się z dwóch autonomicznych modułów:

1.Część pt. Analizy laboratoryjne/eksperymentalne jest podzielona na części, po 5 godzin każda.

1.1. Spektrofotometryczne pomiary aktywności enzymów.

1.1.1. Przygotowanie homogenatów komórkowych z tkanek zwierzęcych (wątroba myszy laboratoryjnej).

1.1.2. Pomiary aktywności dehydrogenazy mleczanowej i dehydrogenazy jabłczanowej w przygotowanych wcześniej preparatach z wykorzystaniem spektrofotometru i reakcji utlenienia NADH lub redukcji NAD+

1.1.3. Badanie właściwości kinetycznych dehydrogenazy mleczanowej z wykorzystaniem wcześniej poznanej metody pomiaru aktywności enzymu.

1.2. Metody optymalizacji reakcji PCR (M. Ratkiewicz WB, UwB)

1.2.1. Zasady izolacji DNA z materiału biologicznego zapewniające duża ilość wysokiej jakości DNA do prawidłowej reakcji PCR. Kontrola pozytywna i negatywna. Sposoby zabezpieczania przed kontaminacja obcym DNA. Kontrola ilości i jakości DNA.

1.2.2. Zasada i odmiany reakcji PCR: nested, touchdown, gradient, hot start, fast PCR jako formy optymalizacji zmierzające do uzyskania pożądanego produktu PCR w optymalnej ilości i jak najwyższej jakości.

1.2.3. Projektowanie i optymalizacja starterów do reakcji PCR.

2. Metody statystyczne:

2.1. Podstawy testów parametrycznych i ich użycie w analizie wyników biologicznych

2.1.1. Podstawy analizy wariancji

2.1.2. Postępowanie gdy założenia analizy wariancji nie są spełnione (w szczególności problem punktów odstających)

2.1.3. Dwu-czynnikowa analiza wariancji, biologiczna interpretacja interakcji

2.1.4. Porównania międzygrupowe w analizie wariancji w biologii

2.2. Uogólniony model liniowy, metody ordynacji i zaawansowane techniki graficznej prezentacji danych - wybrane zagadnienia

2.2.1. regresja logistyczna

2.2.2. analiza dyskryminacyjna

2.2.3. ich implementacje w środowisku R

2.2.4. pakiet ggplot2 - wysokiej klasy narzędzie do tworzenia wykresów

SD_WG04, SD_UW02, SD_KK03:

SD_WG04

Absolwent zna i rozumie zasady metodologii nauk biologicznych/chemicznych/fizycznych oraz metody i techniki badawcze stosowane w biologii/chemii/fizyce

SD_UW02

Absolwent potrafi w miarę potrzeb, projektować własne techniki i narzędzia badawcze lub twórczo adaptować istniejącą metodykę aby osiągać postawione cele

SD_KK03

Absolwent jest gotów do uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych

1. Student potrafi obsługiwać aparaturę badawczą i umie projektować oraz samodzielnie wykonywać analizy/eksperymenty badawcze w temacie swoich badań związanych z doktoratem.

2. Student zna i potrafi stosować analizy statystyczne wymaganie do opracowania danych uzyskanych podczas realizacji doktoratu.

3. Student zna podstawowe zasady metodologii nauk i ma świadomość roli, jaką pełni analiza statystyczna wyników w procesie naukowym.

4. Student interpretuje uzyskane wyniki (w laboratorium, jak i rezultaty analiz statystycznych).

Identyczny jak w części - Podstawowe informacje o przedmiocie (niezależne od cyklu)

1. Liu, Y.; Fang, X.a.; Chen, G.; Ye, Y.; Xu, J.; Ouyang, G.; Zhu, F. Recent development in sample preparation techniques for plant hormone analysis. TrAC Trends in Analytical Chemistry 2019, 113, 224-233.

2. Kamińska, A.; Krawczyk, M.J.; Chwatko, G. Derywatyzacja chemiczna w wysokosprawnej chromatografii cieczowej. Wiad. Chem. 2016, i LC-MS70, 771-802.

3. Cui, K.; Lin, Y.; Zhou, X.; Li, S.; Liu, H.; Zeng, F.; Zhu, F.; Ouyang, G.; Zeng, Z. Comparison of sample pretreatment methods for the determination of multiple phytohormones in plant samples by liquid chromatography–electrospray ionization-tandem mass spectrometry. Microchem J. 2015, 121, 25-31.

4. Barry G. Hall 2008. "Łatwe drzewa filogenetyczne. Poradnik użytkownika", Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, 231 pp.

5. https://pbiecek.github.io/NaPrzelajDataMiningR/

6. Adam Łomnicki. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007 (lub inne wydania).

7. Piotr Jadwiszczak. Zrozumieć statystykę. Wydawnictwo My Book, Szczecin 2010.