Högskola och universitet hos Uppsala universitet, 5 högskolepoäng.
Kursen lär hur man löser praktiska problem inom farmakologi, biovetenskap, kemi och bioinformatik genom prediktiv modellering. Kursen är en fortsättning på kursen Farmaceutisk bioinformatik, och fokus inom fortsättningskursen är tillämpningar och praktiska fördjupningar hur man använder prediktiva statistiska modelleringsmetoder med inriktning på applikationer inom läkemedelsområdet.
Kursen omfattar:
Introduktion till statistisk modellering inom farmaceutisk bioinformatik.
Fördjupad genomgång av QSAR och proteokemometri samt deskriptorer för proteiner, peptider och organiska molekyler.
Genomgång av övervakade och oövervakade metoder för statistisk modellering/analys, såsom PCA, PLS, SVM, random forest och neurala nätverk.
Genomgång av klusteranalys och aktuella metoder/verktyg.
Kort introduktion till programmeringsspråket Python.
Praktiska övningar i att beräkna deskriptorer för protein och peptidsekvenser samt organiska molekyler.
Praktiska övningar i klusteranalys.
Praktiska övningar i användning av PCA, PLS, SVM, random forest och neurala nätverk.
Praktiska övningar i att bygga QSAR och proteokemometriska modeller.
Distanskursens upplägg: Kursen ges i form av webbföreläsningar, nedladdningsbart material för självstudier och lärarledda övningar på nätet via en nätbaserad undervisningsplattform, samt genom uppgifter som du löser på din egen dator med hjälp av programvara som kan laddas ner från nätet. Kursen har inga fasta tider och du kan därför utföra dina uppgifter på valfri tid över varje studievecka. Kommunikation mellan lärare och student sker via undervisningsplattformen samt via e-post. Examination sker vid slutet av kursen via nätet.