Vsebina predmeta
Analiza omskih podatkov: uvod v omske tehnologije (med drugim transkriptomika, Ribo-Seq, TRAP-Seq, proteomika, metabolomika), načrtovanje eksperimentalnih študij, skrb za odprte podatke (FAIR), statistična analiza omskih podatkov (časovne serije, odziv na odmerek), baze podatkov in znanja v sistemski biologiji, od baz znanja do mrež znanja, kavzalne mreže, integracija multiomskih podatkov, vizualizacija omskih podatkov.
Osnove matematičnega modeliranja v sistemski biologiji: razvoj matematičnih modelov, matematični pristopi modeliranja v sistemski biologiji (deterministično, stohastično, metabolno modeliranje, Bayesove mreže, logični modeli), statistična inferenca, ocena negotovosti.
Interpretacija omskih podatkov: metode teorije grafov, integracija omskih podatkov v mreže znanja, integracija omskih podatkov v sistemsko biološke modele, kavzalno modeliranje.
Pogoji za vključitev v delo
Pogoji za opravljaje izpita:
- obvezna prisotnost na vsaj 80 % vaj,
- predstavitev seminarja.