PHVIT9560 Bioinformatikk med fordypning i analyse av data fra massiv parallell sekvensering Emneplan

The course will introduce students to basic bioinformatics including best practice when setting up and managing bioinformatics projects. The course covers introduction to high throughput sequencing technologies and will give students hands-on experience with the analysis of data from various sequencing platforms. Applications that are included in the practical part are processing of raw data reads, control of quantity and quality of data (FASTQC), expression analysis of small RNA sequencing data (miRNA) and transcriptome sequencing/microarray (mRNA-seq, cDNA) data, and detection of variation (e.g. SNPs) after resequencing (variant calling).

On completion of the course, the PhD candidate has achieved the following learning outcomes, defined in terms of knowledge, skills, and general competence:

Knowledge

The PhD candidate

• is able to conduct bioinformatics analysis projects in agreement with best practice (transparency and reproducibility) in the field of bioinformatic science's philosophy
• is in the forefront of knowledge about the current high throughput sequencing (HTS) technologies and understands the differences, benefits and drawbacks of these HTS technologies
• can evaluate and make sound decisions on which platform and bioinformatic approach to use for different HTS projects.
• Can contribute to development of new knowledge and interpret results from various HTS applications

Skills

The PhD candidate can

• Plan a HTS research project and choose optimal sequencing platform
• Carry out the relevant bioinformatic analyses both on the command-line (unix) and R-studio, and utilize web-based resources like Galaxy server and Genbank E-utilities.
• Interpret the results of bioinformatics analysis of HTS (e.g. reliability, sensitivity and specificity) and judge their value for answering biological questions
• Disseminate the results of HTS based research

General competence

The PhD candidate can

• argue in favour of particular HTS technologies or bioinformatic approaches on the basis of current knowledge
• argue in favour of the kind of materials and the number of samples to select/include in different kinds of HTS projects
• can participate in discussions on HTS methodology

For mer informasjon om veiledet praksisstudier- se programplanen, praksisstudier og nettsiden https://student.oslomet.no/praksis-barnehagelerer

Praksisstudiet er knyttet til innholdet i kunnskapsområdene og relateres til studentenes erfaringsbakgrunn og kompetanse.

Praksisopplæringens innhold skal gjennomføres i nært og forpliktende samarbeid mellom praksisbarnehager, praksislærere i barnehagen, studenter og faglærere på universitetet.

Praksisstudiet er en obligatorisk del av studiet og det er krav om 100 % tilstedeværelse.

Se praksiskalender for antall dager med praksis og når praksis skal gjennomføres på nettsiden:https://student.oslomet.no/praksis-barnehagelerer

40 dager obligatorisk praksis:

15 dager høst (del 1)

25 dager vår (del 2)

Ny praksisperiode

Studenter som blir vurdert til ikke bestått i en veiledet praksisperiode kan fullføre det påbegynte studieåret, men får deretter ett års opphold i ordinært studieløp. Ny praksisperiode gjennomføres neste gang ordinær praksis organiseres, normalt neste studieår. Hvis praksis blir vurdert til bestått ved andre gangs forsøk, kan studenten gjenoppta studiet. Hvis praksisperioden blir vurdert til ikke bestått ved andre gangs forsøk, må studiet avbrytes.