A tematikában az elméleti oktatás esetén a megadott témák 15 perces előadásokat tartalmaznak.

Elméleti oktatás
I. blokk: Bioinformatikai alapok

  1. Bevezetés a bioinformatika tantárgyba (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  2. Tanuló és teszthalmaz alkalmazása (Dr. Fekete János Tibor)
  3. Statisztikai hibák és a dichotománia fogalma (Dr. Fekete János Tibor)
  4. Túlélés-elemzés: Cox regresszió és a Kaplan-Meier plot (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  5. ROC elemzés: szenzitivitás, specificitás, előrejelzés értéke (Dr. Fekete János Tibor)
  6. Változók közötti korreláció (Dr. Menyhárt Otília)
  7. Többszörös hipotézis teszt (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  8. A bioinformatika és a mesterséges intelligencia alkalmazási területei (Prof. Dr. Győrffy Balázs)

I. blokk elméleti óraszám: 2,7 óra (120 perc)

II. blokk: Genomika és transzkriptomika

  1. Szekvenálás bevezető (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  2. Hasonló gének és fehérjék, blast (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  3. Az adatok minőségellenőrzése (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  4. Adatok illesztése referencia genomra (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  5. Mutációk azonosítása (SNV, indelek) normál és tumor mintából (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  6. Mutációk következményének meghatározása (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  7. Klinikailag releváns variánsokra szűrés, ClinVar, dbSNP (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  8. CNV (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  9. Mintafeldolgozási melléktermékek azonosítása és kiszűrése (Dr. Menyhárt Otília)
  10. Transzkriptomika: RNAseq adatok feldolgozása (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  11. Single cell adatok feldolgozása (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  12. Genomika: GeneBank és az ismert gének gyűjteménye (Dr. Szász Attila Marcell)

II. blokk elméleti óraszám: 4 óra (180 perc)

 

III. blokk: Proteomika

  1. Proteomika és transzkriptomika: pre-processing: (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  2. Az immunhisztokémia kiértékelése (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  3. A tömegspektrometria kiértékelése (Dr. Bartha Áron)
  4. A tömegspektometria előnyei és hátrányai (Dr. Bartha Áron)
  5. Fehérjeszerkezet meghatározás: fizikai/kémiai módszerek (Dr. Tusnády Gábor)
  6. Fehérjeszerkezet modellezés: az egyszerűtől (homológia modell) a bonyolultig (ab initio) (Dr. Tusnády Gábor)
  7. Transzmembrán fehérjék szerkezetének modellezése (Dr. Tusnády Gábor)
  8. Biológiai funkciók meghatározása és az UniProt (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  9. Jelátviteli utak, KEGG (Dr. Szász Attila Marcell)
  10. Két csoport grafikai összehasonlítása: boxplot, hegedű-plot, sűrűség-plot, hőtérkép, korreláció, mátrix (Dr. Bartha Áron)

III. blokk elméleti óraszám: 3,3 óra (150 perc)

IV. blokk: Mesterséges intelligencia

  1. Gépi tanulás eszközei (Dr. Fekete János Tibor)
  2. A Bayes szabály (Dr. Fekete János Tibor)
  3. Főkomponens elemzés (Dr. Bartha Áron)
  4. Fürtelemző programok: távolságmérés (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  5. Fürtelemző programok: clustering (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  6. Neuronális hálók (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  7. Konvolúciós neuronális háló (Dr. Menyhárt Otília)
  8. Mélytanulás (Dr. Menyhárt Otília)
  9. Döntési fa a klinikai gyakorlatban (Dr. Bartha Áron)
  10. Változó szelekció (Dr. Menyhárt Otília)
  11. Support Vector Machines (Dr. Fekete János Tibor)
  12. Regresszió (Dr. Menyhárt Otília)
  13. Az általános előtanult transzformátor (Dr. Fekete János Tibor)

IV. blokk elméleti óraszám: 4,3 óra (195 perc)

 V. blokk: Integratív tudomány

  1. Multi-omika (Dr. Menyhárt Otília)
  2. Génontológia (Dr. Fekete János Tibor)
  3. A reprodukálhatóság kérdése orvosbiológiai kutatásokban (Dr. Menyhárt Otília)
  4. Chip-seq és ATAC-seq adatok kiértékelése (Dr. Bálint Bálint)
  5. DNS metilációs adatok kiértékelése (Dr. Bálint Bálint)
  6. Epigenetikai adatbázisok (Dr. Bálint Bálint)
  7. Az Excel használata adatbáziskezeléshez (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  8. Adatbányászat: Excel, PubMed, Watson (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  9. A REDcap felhasználása (Dr. Szász Attila Marcell)
  10. Időtorzítás és függőség (Dr. Menyhárt Otília)
  11. Blokklánc és adatbiztonság (Dr. Bartha Áron)

V. blokk elméleti óraszám: 3,7 óra (165 perc)

 

Gyakorlati oktatás:

I. blokk: Bioinformatikai alapok

  1. Túlélés-elemzés: Cox regresszió és a Kaplan-Meier plot, 2 óra ( Dr. Győrffy Balázs)
  2. ROC elemzés, 2 óra (Dr. Fekete János Tibor)
  3. Többszörös hipotézis teszt, 2 óra (Prof. Dr. Győrffy Balázs)
  4. Bevezetés a galaxy rendszer használatába, 1 óra (Dr. Menyhart Otília)

I. blokk gyakorlati óraszám: 7 óra (315 perc)

 II. blokk: Genomika és transzkriptomika

  1. Az adatok minőségellenőrzése, 2 óra (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  2. Adatok illesztése referencia genomra, 2 óra (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  3. Variáns azonosítás, 2 óra (Kovács Szonja Anna)
  4. Mutációk következményeinek meghatározása, 2 óra (Dr. Munkácsy Gyöngyi)
  5. Transzkriptomika: RNAseq adatok feldolgozása, 2 óra (Prof. Dr. Győrffy Balázs)

II. blokk gyakorlati óraszám: 10 óra (450 perc)

IV. blokk: Mesterséges intelligencia

  1. Fürtelemzés, 1 óra (Dr. Menyhart Otília)
  2. Klasszifikáció, 2 óra (Dr. Fekete János Tibor)
  3. Regresszió, 1 óra, (Dr. Menyhart Otília)
  4. Mélytanulás, 2 óra (Dr. Fekete János Tibor)

IV. blokk összesített gyakorlati óraszám: 6 óra (270 perc)

V. blokk: Integratív tudomány

  1. Epigenetika, 1 óra (Dr. Bálint Bálint)

V. blokk összesített gyakorlati óraszám: 1 óra (45 perc)

Az utolsó gyakorlati alkalom során konzultációra van lehetőség.

Kurzus teljes elméleti óraszám: 18 óra (810 perc)

Kurzus teljes gyakorlati óraszám: 24 óra (1080 perc

A tömbösített napi beosztás tematikai elosztással (témaszámok a fenti lista alapján):

 

Nap

Elméleti téma

Gyakorlati téma

Összes óra

1

1-8

55, 56, 57

8.7

2

9-14, 28-30

58, 59, 60

8.0

3

15-22

61, 62, 63

8.7

4

23-27, 31-38

64, 65, 66

8.3

5

39-54

67, 68

8.3