Metagenomics 2600-OG-EN-MET

https://moodle.umk.pl/course/view.php?id=5746 (w cyklu 2023/24Z)

C1. Wprowadzenie do metagenomiki. Matagenomika jako narzędzie w ekologii drobnoustrojów. Znaczenie metagenomiki i perspektywy rozwoju.
C2. Izolacja materiału biologicznego do analiz metagenomicznych. Metody i narzędzia izolacji DNA/RNA. Wymagania i jakość materiału genetycznego.
C3. Wczesne etapy przetwarzania danych NGS.
C4. Badania metaksonomiczne. Obfite i rzadkie OTU, diagramy Venna. Wizualizacja taksonomii.
C5. Krzywe rozrzedzenia. Subsampling
C6. Metryki różnorodności alfa (indeks Shannona-Wienera, indeks Simpsona).
C7. Różnorodność beta. Odległość, podobieństwo/rozbieżność. Analiza skupień
C8. Różnorodność beta. Metody ordynacyjne (PCA, PCoA)
C9. Testowanie hipotez (ANOSIM, SIMPER, PERMANOVA)
C10. Korelacje, sieci zależności.
C11. Sekwencjonowanie genomu
C12. Wykorzystanie informacji o genomie do identyfikacji taksonomicznej(ANI, in silico DDH).
C13. Anotacja genomu w Rast Server. Rola mikroorganizmów w środowisku.
C 14-15. Praca własna studentów. Opracowanie wyników analitycznych, przygotowanie raportu i prezentacja wniosków.

W cyklu 2023/24Z:

C1. Introduction to metagenomics. Matagenomics as a tool in microbial ecology. Importance of metagenomics and prospects for development.
C2. Isolation of biological material for metagenomic analyses. Methods and tools for DNA/RNA isolation. Requirements and quality of genetic material.
C3. Early stages of NGS data processing.
C4. Metataxonomic studies. Abundant and rare OTUs, Venn diagrams. Taxonomy visualization.
C5. Rarefaction curves. Subsampling
C6. Alpha diversity metrics (Shannon-Wiener index, Simpson index, Simpson).
C7. Beta diversity. Distance, similarity/dissimilarity. Cluster analysis
C8. Beta diversity. Ordination methods (PCA, PCoA)
C9. Hypothesis testing (ANOSIM, SIMPER, PERMANOVA)
C10. Correlations, microbiome network
C11. Genome sequencing
C12. Using genome information for identification (ANI, in silico DDH).
C13. Genome annotation in Rast Server. The role of microorganisms in the environment.
C 14-15. Students' own work. Development of analytical results, preparation of a report, and presentation of conclusions.

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny kontaktowe z nauczycielem: - uczestnictwo laboratorium 30 godz. - konsultacje - 1 godz. Godziny samodzielnej nauki: np. - przygotowanie do laboratorium 20 godz. - pisanie esejów/ referatów/ projektów- 5 godz. Łącznie: 61 godz. (2 ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

Student W1: Opisuje i wyjaśnia złożone zjawiska zachodzące w społecznościach mikroorganizmów. W2: Wyjaśnia interakcje między środowiskiem a organizmami w nim żyjącymi. W3: Wykazuje znajomość analizy statystycznej i specjalistycznych narzędzi komputerowych do opisu przebiegu zjawisk przyrodniczych. W4: Posiada wiedzę z zakresu biologii molekularnej umożliwiającą ocenę materiału biologicznego W5: Posiada aktualną wiedzę z zakresu nauk biologicznych (biochemii, genetyki, mikrobiologii i fizjologii)

Efekty uczenia się - umiejętności

Student U1: Stosuje zaawansowaną wiedzę statystyczną w opisie zjawisk biologicznych. U2: Wykorzystuje komputer do wyszukiwania informacji, komunikowania się, organizowania i analizowania danych, przygotowywania raportów i prezentacji wyników U3: Wykorzystuje informacje źródłowe w języku angielskim, analizuje, syntetyzuje, podsumowuje i dokonuje krytycznej oceny pozwalającej na wyciągnięcie poprawnych wniosków.

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

Student K1: Rozumie potrzebę ciągłego pogłębiania wiedzy poprzez czasopisma naukowe i popularnonaukowe. K2: Jest świadomy odpowiedzialności za rzetelność przeprowadzanych analiz i ekspertyz K3: Wykazuje krytycyzm wobec wyników swojej pracy K4: Wykazuje umiejętność wykorzystania metod matematycznych, statystycznych i informatycznych do opracowywania i prezentowania wyników i analiz K5 Jest świadomy znaczenia umiejętności językowych w komunikacji i pozyskiwaniu informacji

Metody dydaktyczne

- wykład informacyjny - zajęcia teoretyczne i praktyczne z wykorzystaniem platformy Moodle

Metody dydaktyczne podające

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące

- seminaryjna
- ćwiczeniowa
- projektu

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody odnoszące się do autentycznych lub fikcyjnych sytuacji
- metody służące prezentacji treści
- metody wymiany i dyskusji

Rodzaj przedmiotu

przedmiot fakultatywny

Wymagania wstępne

Podstawowa wiedza z biologii molekularnej i statystyki. Praca z progamami R i Past. Znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie.

Koordynatorzy przedmiotu

Agnieszka Kalwasińska

Kryteria oceniania

Metody oceny:
- aktywność (12 zadań do wykonania)
- projekt końcowy

Kryteria oceny:

niezaliczenie- 0-50%
zadowalający- 55-64%
zadowalający plus- 65-73%
dobry- 74-82%
dobry plus- 83-91%
bardzo dobry- 92-100%

Praktyki zawodowe

nie dotyczy

Literatura

1. Benedetti C (Ed) Metagenomics, Methods, Application and Perspectives (2014) Nova Publishers, New York
2. Izard J, Rivers M.C (Eds) Metagenomics for Microbiology, Academic Press, Elsevier
3. Li R.W (Ed) Metagenomics and its applications in agriculture, biomedicine, and environmental studies (2011) Nova Science Publishers.
4. Magurran AE, McGill BJ (Eds) Biological diversity: frontiers in measurement and assessment (2011) Oxford University Press

W cyklu 2023/24Z:

Uwagi

W cyklu 2023/24Z:

Fiday, Lab 160, 9.00 - 10.30

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 2600-OG-EN-MET w USOSweb