SKYPE - lisete_sousa

Nota: Os vídeos estão disponíveis na cloud durante 20 dias após a gravação. 

-----------------------------------------
Folha de Exercícios - 2.ª parte
------------------------------------------

Gravação da aula zoom  (sem limite de data)

2.4  Microarray Data

       Rank Products     Script ex. 8   |   Data

2.5  NGS Data Analysis    SLIDES  |  VIDEO  |  Script example  |  Dongmei Li, 2019 (p. 85)

Gravação da aula zoom (pass: MEGMEB#21mai) - disponível até dia 10 de junho

2.4 Microarray Data

     Multiple Testing    SLIDES |  VIDEO  | Script ex. 5

     limma (parametric tests)

     Rank Product (non-parametric test)   Script example  |  Script ex. 7

Gravação da aula zoom (pass: MEGMEB#14mai) - disponível até dia 3 de junho

2.4 Microarray Data

      Normalization   SLIDES

      Permutation Tests

      Multiple Testing 

Exercise 6  (Script)

Aula 7 (zoom) - 7 de maio, 11:00-13:30

Gravação da aula zoom (pass: MEGMEB#7m) - disponível até dia 27 de maio

2.3 Supervised Classification: K-Nearest Neighbours; Discriminat Analysis

      Unsupervised Classification (clustering): kmeans, hierarchical custering.

Exercise (Colon) - Script


Aula 6 (zoom) - 30 de abril, 11:00-13:30

Gravação da aula zoom (pass: MEGMEB#30a) - disponível até dia 20 de maio

Note: In minute 6, about the convergence of the parameters in the Gibbs sampling, instead of Burn-Out it should be Burn-In !!! (The teacher is the one in Burn-Out 😊)

SLIDES
2.1 Hidden Markov Models (cont.)
      Amostragem de Gibbs - convergência.

SLIDES / Script (example)

2.2 Multivariate Data - Dimension Reduction

      Graphical Representation

      Principal Components Analysis (PCA)

      Multidimensional scaling (MDS)

2.3 Supervised Classification

      Artificial Neural Networks


Aula 5 (zoom) - 23 de abril, 11:00-13:30

Gravação da Aula Zoom (Pass MEGMEB#23a) - disponível até 13 de maio

2.1 Hidden Markov Models (cont.)

      Gibbs Sampling (Posterior Distribution, Gibbs Algorithm, Convergence)
       Slides (47 to 56)

       Ex. 4 c) ii, iii, iv  (using R) - Script


Aula 4 (zoom) - 16 de abril, 11:00-13:30

Gravação da Aula Zoom (wetransfer) - disponível até 30 de abril

2.1 Hidden Markov Models (cont.)

      Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

      Gibbs Sampling  (Dirichlet Distribution, Prior Distributions, Posterior Distributions)

      Slides (30 to 49 46)

      PDF (Lecture Theory) 
      Ex. 4 a, b c) i - ii (using R)


Aula 3 (zoom) - 2 de abril, 11:00-13:30

Gravação da aula zoom (wetransfer) - disponível até dia 6 de maio

2.1 Hidden Markov Models (cont.)

      Slides (20 to 32 30) - HMM

      Example 2.3 / PDF / Script  


Aula 2 (zoom) - 26 de março, 11:00-13:30

Gravação da aula zoom (wetransfer) - disponível até dia 30 de abril

2. Analysis of High-Throughput Data
2.1  Hidden Markov Models

       Slides (1 to 19) - Markov Chains

       Example 2.2

       Exercise 2  

Aula 1 (zoom) - 19 de março, 11:00-13:30

Gravação da aula zoom (wetransfer) - disponível até dia 6 de maio

1. Statistical Concepts in Bioinformatics

1.1 EM Algorithm

      Slides  (1 to 14)

      Example 1 (Script)

      Exercise 1 (Script)

------------------------------------------------------------------------------------------
20 e 27 de fevereiro, 5 de março

Análise de Dados Genéticos (Slides)   
  Ligação genética (testes de ajustamento)   CORRECTED (5th.March)    Introduction to Cell Biology and Genetics

Auto Aprendizagem (Slides)    
  Gregor Mendel: Villain or Victim?