Digitale Werkzeuge für Biologen - Cheatsheet

Einführung in Software für Datenanalyse

Definition:

Grundlagen der Nutzung von Softwaretools zur Analyse biologischer Daten.

Details:

• Datenimport und -export (CSV, Excel, ...)
• Grundlegende Datenmanipulation (Filtern, Sortieren, Aggregieren)
• Deskriptive Statistik und Visualisierungen (Mittelwert, Standardabweichung, Diagramme)
• Regressionsanalysen und Hypothesentests
• Bekannte Software: R, Python (Pandas, Matplotlib), SPSS

Grundlagen der Bioinformatik-Software

Definition:

Werkzeuge und Anwendungen, die biologische Daten analysieren.

Details:

• Sequenzanalyse: DNA, RNA, Proteine
• Alignments: Paarweise, multiple
• Strukturvorhersage: Proteine, RNA
• Genom-Annotation: Identifikation von Genen, Promotoren
• Phylogenie: Erstellung von Stammbäumen
• Datenbanken: NCBI, EMBL, PDB
• Skripting/Programmierung: Python, R

Einführung in DNA- und RNA-Sequenzierungsmethoden

Definition:

Grundlegende Methoden zur Bestimmung der Nukleotidabfolge in DNA und RNA, essentiell für Genomforschung und molekulare Biologie.

Details:

• Sanger-Sequenzierung: Didesoxy-Methode, geeignet für kurze Sequenzen.
• Nächste Generation Sequencing (NGS): Hohe Durchsatzmethoden wie Illumina und Pyrosequenzierung, eignen sich für große Sequenzmengen.
• Nanopore-Sequenzierung: Direktes Lesen der Nukleotide durch eine Membran, ermöglicht lange Reads.
• RNA-Sequenzierung (RNA-Seq): Analyse des Transkriptoms zur Quantifizierung und Charakterisierung von RNA-Molekülen.

Statistische Methoden zur Sequenzanalyse

Definition:

Verfahren zur Auswertung und Interpretation von biologischen Sequenzen wie DNA, RNA und Proteinen.

Details:

• Frequenzanalyse: Häufigkeit von Nukleotiden oder Aminosäuren.
• Positionsgewichtsmatrix: Scoring von Sequenzen basierend auf Wahrscheinlichkeiten.
• Hidden-Markov-Modelle (HMM): Modellierung von Sequenzen durch Zustandsübergänge.
• Alignments: Vergleich von Sequenzen zur Identifikation von Similaritäten.
• Bayes'sche Methoden: Wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen.
• Clustering: Gruppierung ähnlicher Sequenzen.
• Phylogenetische Bäume: Darstellung evolutionärer Beziehungen.
• Signaturmuster: Erkennung charakteristischer Motive.

Werkzeuge zur Datenvisualisierung

Definition:

Werkzeuge für die grafische Darstellung von Daten, um Muster und Trends zu erkennen.

Details:

• R: Starke Bibliotheken (ggplot2, plotly) für verschiedene Diagramme und Plots.
• Python: Matplotlib, Seaborn und Plotly für flexible Visualisierungen.
• Excel: Einfach zu bedienen, nützlich für grundlegende Diagramme und Charts.
• Tableau: Interaktive Dashboards und Berichte erstellen.
• GraphPad Prism: Speziell für biowissenschaftliche Datenanalysen.
• ImageJ/Fiji: Analyse und Visualisierung von biologischen Bilddaten.
• Vorteil: Erleichtert das Erkennen von Trends und Mustern.
• Wichtig: Die Wahl des richtigen Werkzeugs hängt von der Datenart und der gewünschten Analyse ab.

Best Practices für die Darstellung von Daten in wissenschaftlichen Publikationen

Definition:

Optimale Präsentation wissenschaftlicher Daten zur Verbesserung der Verständlichkeit und Reproduzierbarkeit.

Details:

• Datenklarheit: Verwende klare und präzise Beschriftungen.
• Grafiktypen: Nutze geeignete Diagramme (z.B. Balkendiagramme für Kategorien, Liniendiagramme für Trends).
• Einheitlichkeit: Konsistente Farben, Symbole und Schriftarten verwenden.
• Skalierung: Achsen korrekt skalieren, um Verzerrungen zu vermeiden.
• Legende: Eindeutige und verständliche Legenden einfügen.
• Farbwahl: Farblich unterscheidbare Linien/Farbverläufe (auch für farbenblinde Leser).
• Datenquellen: Angabe der Datenquellen und -methoden zur Reproduzierbarkeit.
• Software: Empfohlene Werkzeuge wie R, Python (matplotlib, seaborn), GraphPad Prism.
• Annotations: Erklärungen zu Anomalien und wichtigen Datenpunkten hinzufügen.

Verwaltung biologischer Datenbanken

Definition:

Verwaltung biologischer Datenbanken: Organisation, Speicherung und Zugriffskontrolle biologischer Daten.

Details:

• Datenbanken: GenBank, EMBL, DDBJ
• Tools: BLAST, FASTA
• SQL: Datenabfrage und -manipulation
• Datenmanagement: Backup, Sicherheit, Umstrukturierung
• Metadaten: Beschreibung und Kategorisierung
• Interoperabilität: Standardisierte Schnittstellen (z.B. BioPerl, BioPython)

Plattformen für wissenschaftliche Zusammenarbeit

Definition:

Digitale Plattformen, die die gemeinsame Arbeit und den Austausch von Daten, Ideen und Forschungsergebnissen ermöglichen.

Details:

• Typen: Repositories, Kollaborationstools, Foren, soziale Netzwerke
• Beispiele: ResearchGate, GitHub, Mendeley, Google Scholar
• Funktionen: Datenaustausch, Versionierung, gemeinsame Bearbeitung, Networking
• Nutzungsbeispiele: gemeinsame Paper-Verfassung, Teilen von Datensätzen, Diskussionen