Dieser Universitätsexperte schafft ein Gefühl der Sicherheit bei der Ausübung der ärztlichen Tätigkeit, das Ihnen helfen wird, persönlich und beruflich zu wachsen"

Der Umfang und die Komplexität genomischer Daten stellen die traditionell bei Labortests verwendeten Maße in den Schatten. In den letzten Jahren hat sich die Computertechnologie zur Analyse und Interpretation von DNA-Sequenzierungen enorm weiterentwickelt und eine Lücke zwischen biologischem Wissen und dessen Anwendung in der klinischen Praxis geschaffen. Es ist daher notwendig, diese Computertechniken zu vermitteln, zu verbreiten und in der medizinischen Gemeinschaft zu verankern, um die massive Analyse von Daten aus Veröffentlichungen, biologischen oder medizinischen Datenbanken und Krankenakten usw. zu interpretieren und so die auf klinischer Ebene verfügbaren biologischen Informationen zu bereichern.

Dieses maschinelle Lernen wird die Entwicklung der Präzisionsonkologie ermöglichen, um genomische Merkmale zu interpretieren und zielgerichtete Therapien zu finden oder um Risiken für bestimmte Krankheiten zu ermitteln und individuellere Präventionsmaßnahmen festzulegen. Ein grundlegendes Ziel des Programms ist es, den Studenten das Informatikwissen näher zu bringen und zu verbreiten, das bereits in anderen Wissensbereichen angewandt wird, aber in der medizinischen Welt nur wenig Anwendung findet. Und das, obwohl es für die Verwirklichung der genomischen Medizin notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit zur Verfügung stehen, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden. Dies ist zwar eine schwierige Aufgabe, aber sie wird es ermöglichen, die Auswirkungen genetischer Variationen und potenzieller Therapien schnell, kostengünstig und mit größerer Präzision zu erforschen, als dies derzeit möglich ist.

Der Mensch ist von Natur aus nicht in der Lage, genomische Sequenzen zu erkennen und zu interpretieren, alle Mechanismen, Wege und Wechselwirkungen innerhalb einer lebenden Zelle zu verstehen oder medizinische Entscheidungen zu treffen, die Dutzende oder Hunderte von Variablen betreffen. Um voranzukommen, ist ein System mit übermenschlichen Analysefähigkeiten erforderlich, das das Arbeitsumfeld vereinfacht und die Beziehungen und Zusammenhänge zwischen den Variablen aufzeigt. In der Genomik und Biologie ist man sich inzwischen darüber im Klaren, dass es besser ist, Ressourcen für neue Rechentechniken als für die reine Datenerfassung aufzuwenden, was möglicherweise auch für die Medizin und natürlich für die Onkologie gilt.

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Dieser Universitätsexperte in Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für den Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie vorgestellt werden 
• Sein anschaulicher, schematischer und äußerst praktischer Inhalt liefert wissenschaftliche und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
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• Er enthält praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
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Zu den Lehrkräften gehören Fachleute aus dem Bereich der Verwendung von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie, die ihre Erfahrungen in diese Spezialisierung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten, die zu Referenzgesellschaften und renommierten Universitäten gehören.

Dank der multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, wird der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglicht werden, d.h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Lernen in realen Situationen ermöglicht.

Das Programm ist auf problemorientiertes Lernen ausgerichtet, bei dem die Studenten versuchen werden, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des Kurses auftreten. Dabei wird der Student durch ein neuartiges interaktives Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten auf dem Gebiet des Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie mit umfangreicher Lehrerfahrung entwickelt wurde.

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Der Universitätsexperte in Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie zielt darauf ab, die Arbeit des Arztes zu erleichtern, der sich der Behandlung der onkologischen Pathologie widmet, bei der es notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verbinden, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dieser Universitätsexperte soll Ihnen helfen, Ihre Kenntnisse im Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie auf den neuesten Stand zu bringen, um mit Qualität und Sicherheit zur Entscheidungsfindung beizutragen"

Allgemeines Ziel

• In der Lage sein, die Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind und mit biologischen Daten, die nach einer bioinformatischen Analyse generiert wurden, in Verbindung stehen, genau zu interpretieren

Spezifische Ziele

Modul 1. Einsatz von Unix und Linux in der Bioinformatik

• Kennen des Betriebssystem Linux, das derzeit in der wissenschaftlichen Welt sowohl für die Interpretation von biologischen Daten aus der Sequenzierung als auch für das medizinische Textmining bei großen Datenmengen von grundlegender Bedeutung ist 
• Vermitteln der Grundlagen für den Zugriff auf einen Linux-Server und das Auffinden und Installieren von Paketen zur lokalen Installation von Software
• Erlernen der grundlegenden Linux-Befehle zum Erstellen, Umbenennen, Verschieben und Löschen von Verzeichnissen, Auflisten, Lesen, Erstellen, Bearbeiten, Kopieren und Löschen von Dateien
• Verstehen, wie Berechtigungen funktionieren und wie man die kryptischsten Linux-Berechtigungen mit Leichtigkeit entschlüsselt

Modul 2. Datenanalyse in Big Data-Projekten: Programmiersprache R

• Erörtern des Umstands, dass die Einführung von Next Generation Sequencing (NGS) in der Diagnostik zahlreiche Fragen hinsichtlich der Identifizierung und Meldung von Varianten in sekundären Genen für die Pathologie von Patienten aufwirft
• Kennenlernen der Programmiersprache R, die den Vorteil hat, eine Open-Source-Programmiersprache zu sein, und über mehrere statistische Analysepakete verfügt
• Erlernen grundlegender R-Programmierkonzepte wie Datentypen, Vektorarithmetik und Indizierung
• Durchführen von Operationen in R, einschließlich Klassifizieren, Erstellen oder Importieren von Daten
• Lernen, wie die Lösung eines Problems mit einer modularen Zerlegung beginnt und dann weitere Zerlegungen jedes Moduls in einem Prozess, der als sukzessive Verfeinerung bezeichnet wird
• Erlernen der Grundlagen der statistischen Inferenz, um p-Werte und Konfidenzintervalle bei der Datenanalyse mit R zu verstehen und zu berechnen
• Bereitstellen von Beispielen für die R-Programmierung in einer Art und Weise, die den Zusammenhang zwischen Konzepten und Implementierung verdeutlicht

Modul 3. Statistische Analyse in R

• Beschreiben der am besten geeigneten statistischen Verfahren als Alternative, wenn die Daten nicht mit den Annahmen des Standardansatzes übereinstimmen
• Erlernen der Grundlagen der Durchführung reproduzierbarer Forschung mit Hilfe von R-Skripten zur Datenanalyse

Modul 4. Grafische Umgebung in R

• Verwenden von Visualisierungstechniken zur Erkundung neuer Datensätze und zur Ermittlung des am besten geeigneten Ansatzes
• Erlernen der Visualisierung von Daten, um Informationen zu extrahieren, Daten besser zu verstehen und effektivere Entscheidungen zu treffen
• Vermitteln der Fähigkeit, Daten, die auf den ersten Blick wenig aussagekräftig sind, in einer für die Analyse sinnvollen Form visuell darzustellen
• Erlernen des Umgangs mit den drei wichtigsten Diagrammquellen in R: base, lattice und ggplot2
• Wissen, worauf die einzelnen Grafikpakete basieren, um zu bestimmen, welches zu verwenden ist und welche Vorteile das eine oder das andere bietet

Nutzen Sie die Gelegenheit und machen Sie den Schritt, sich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Einsatz von Linux und der Programmiersprache R in der Onkologie zu informieren”