Lielie dati biomedicīnā (DN_181)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Iepazīstināt doktorantus ar lielo datu avotiem un veidiem mūsdienu biomedicīnā, kā arī dot pirmo ieskatu šo datu apstrādē un interpretācijā. Kursa galvenais fokuss būs, tā saucamie, OMIKAS dati, proti, GENOMA, EPIGENOMA, TRANSKRIPTOMA, PROTEOMA, METABOLOMA, MIKROBIOMA dati, kā arī šo datu integrācija ar klīnisko, vides un dzīvesveida datiem jeb KLINOMU/ENVIROMU.
Priekšzināšanas
Medicīnas vai bioloģijas studiju kursi, vēlamas arī papildus priekšzināšanas statistikā un programmēšanā.
Rezultāti
Doktorantam ir izpratne par lielo datu avotiem un veidiem (GENOMA, EPIGENOMA, TRANSKRIPTOMA, PROTEOMA, METABOLOMA MIKROBIOMA un KLINOMA/ENVIROMA) mūsdienu biomedicīnā.
Doktorantam ir pamatprasmes lielo datu apstrādē. Doktorants prot kritiski analizēt lielo datu rezultātus, skaidrot rezultātus.
Doktorants pārzina galvenos bioinformātiķa rīcībā esošos lielo datu analīzes rīkus, metodes un darba plūsmas un to pamatprincipus.
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Veselības aprūpe (apakšprogramma Farmācija), DVAfeng | 3 | Doktorantūra | Ierobežota izvēle | ||
| Veselības aprūpe (apakšprogramma Medicīna), DVAmeng | 3 | Doktorantūra | Ierobežota izvēle |
