Statistische Methoden in der Bioinformatik

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1 Statistische Methoden in der Bioinformatik Prof. Dr. Jörg Rahnenführer Raum tu-.de Voraussetzungen: Vordiplom in Statistik, Mathematik, Datenanalyse, Informatik Zeiten und Räume Vorlesung (4V): Di , M/E 25 Do , M/E 25 Übung (2Ü): Mo CDI 119 Di CDI 120 Dipl.-Math. Kai Kammers Raum Scheinvergabe: Schein basiert auf mündlicher Prüfung oder mindestens 50% der Übungspunkte Statistik: Spezialgeb. (mündl. Prüfung) Quant. Meth. (Übungen) Datenanalyse: Anwendungen/Vertiefungen (Ü) Datenwissenschaft: Anwendungen (Ü) Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

2 Statistik in der Bioinformatik: Literatur Bücher (Auswahl): Warren J. Ewens, Gregory R. Grant: Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction (Statistics for Biology and Health), Springer-Verlag, Berlin, 2003 (3. Auflage). Richard Durbin, Sean Eddy, Anders Krogh, Graeme Mitchison: Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids Cambridge University Press, Robert Gentleman, Vince Carey, Wolfgang Huber, Rafael Irizarry, Sandrine Dudoit (Editors): Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor, Springer, Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

3 Statistik in der Bioinformatik: Literatur Andere Materialien: Kurse in Practical DNA Microarray Analysis, Rahmann, Sven: Spezielle Methoden und Anwendungen der Statistik in der Bioinformatik, Vorlesungsskript, FU Berlin, Eigene Publikationen Aktuelle Zeitschriftenartikel (siehe Homepage zur Vorlesung) Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

4 1. Statistische Methoden in der Bioinformatik: Einführung Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

5 Übersicht Einführung Definitionen von Bioinformatik Statistische Methoden in der Bioinformatik Zeitschriften Themengebiete der Vorlesung Das zentrale Dogma der Molekularbiologie DNA, mrna und Protein Übersicht über Analyse von Microarrays Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

6 Definition: Bioinformatik Die Bioinformatik (englisch bioinformatics, auch computational biology) ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Probleme aus den Lebenswissenschaften mit theoretischen computergestützten Methoden löst. Aus der modernen Biologie und Medizin nicht mehr wegzudenken Bekanntheit in den Medien 2001 mit ihrem wesentlichen Beitrag zur Sequenzierung des menschlichen Genoms Weitgefächertes Forschungsgebiet, sowohl was die Problemstellungen als auch die angewandten Methoden angeht Wesentliche Gebiete Verwaltung und Integration biologischer Daten Sequenzanalyse Strukturbioinformatik Analyse von Daten aus Hochdurchsatzmethoden (*OMICS).. Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

7 Definition: Bioinformatik Google Suche: define: bioinformatics 4/2008 Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

8 Statistik in der Bioinformatik Martin Vingron (2001): Bioinformatics needs to adopt statistical thinking. Bioinformatics 17: Früher typische Frage des Biologen an den Bioinformatiker: Hier habe ich eine Sequenz und möchte etwas über sie herausfinden. Können Sie mir helfen? Heute (2001) typische Frage: Ich habe 2500 Sequenzen... oder eher sogar: Ich habe 17 Hybridisierungen dieses Materials gegen ein Array von Genen. Können Sie mir helfen, die Daten zu interpretieren? 2009: Ich habe hier Hunderte Hybridisierungen... und im Internet noch... Paradigmenwechsel in der Molekularbiologie Früher: Typische (gut geplante) einzelne Experimente haben klare Ergebnisse Heute (Sequenzdaten, Microarray-Daten, Omics-Daten...): Experiment generiert Fülle an Information, die interpretiert werden muss Schlagworte: Übergang von Small science zu big science Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

9 Statistik in der Bioinformatik Martin Vingron (2001): Bioinformatics needs to adopt statistical thinking. Bioinformatics 17: Hypothesengesteuerte Forschung versus Hypothesengenerierung Frustration beim Experimentator: Daten sagen unmittelbar nichts aus Ergebnisse werden oft nur nach ausführlicher Datenanalyse erhalten (durch Bioinformatiker und/oder Statistiker) Probleme oft informatischer Natur ( computational ) Manipulation einer Sequenz des menschlichen Genoms Hidden Markov Modelle zur gemeinsamen Homologiesuche und Gene finding Analyse großer Datensätze informatisch kein so großes Problem, aber statistisch Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

10 Statistik in der Bioinformatik Martin Vingron (2001): Bioinformatics needs to adopt statistical thinking. Bioinformatics 17: Wichtige Rolle der Statistik Berechnung der statistischen Signifikanz für Sequenz-Alignments und Datenbanksuchen Hidden Markov Modelle zur Beschreibung komplexer biologischer Strukturen Maximum-Likelihood-Schätzung zur Konstruktion phylogenetischer Bäume Zusätzliche neue Herausforderungen durch hochdimensionale Daten Microarrays: Technologie, biologische Varianz, Signal vs. Rauschen, Signifikanz von Mustern, Design, Zusammenhang von Protein- und Expressionsdaten SNPs: Assoziation zwischen Phänotyp und Genotyp Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

11 NGFN-Kurse ( Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

12 NGFN-Kurs in Dortmund Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

13 NGFN-Kurs in Dortmund Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

14 NGFN Press Release ( Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

15 NGFN Press Release ( Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund

16 Zeitschriften Zeitschriften mit Statistik in der Bioinformatik (subjektive Auswahl) Algorithms for Molecular Biology Bioinformatics BMC Bioinformatics BMC Genomics Briefings in Bioinformatics Briefings in Functional Genomics & Proteomics Genomics Genome Research IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics In silico Biology Journal of Bioinformatics and Computational Biology (JBCB) Journal of Computational Biology Nature Nucleic Acids Research PLoS Computational Biology Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics Proteomics Science Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology Jörg Rahnenführer, Statistik in der Bioinformatik, SS09, TU Dortmund