Interaktive Tools für die Lehre der Statistischen Bioinformatik

Jochen Kruppa () and Klaus Jung ()
Additional contact information
Jochen Kruppa: Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover, Institut für Tierzucht und Vererbungsforschung
Klaus Jung: Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover, Institut für Tierzucht und Vererbungsforschung

Chapter 2 in Zeig mir mehr Biostatistik!, 2017, pp 17-30 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Seit dem Einzug der DNA-Microarrays und der Next-Generation-Sequencing-Technologie in die molekulare Forschung unterrichten Biometriker in zunehmendem Maße Methoden der sogenannten „Statistischen Bioinformatik“. Diese Methoden betreffen die bioinformatisch-statistische Auswertung großer Datensätze, maßgeblich hochdimensionale Genexpressionsdaten. Hierfür stehen verschiedene Methoden und Analysetools zur Verfügung, deren Anwendung am Computer meist jedoch viel Zeit benötigt. In der Lehre der Statistischen Bioinformatik möchte man dennoch den Studierenden die Effekte der verschiedenen Methoden an einem gegebenen Datensatz aufzeigen. Um nicht wiederholt sehr große Abbildungen mit vielen Datenpunkten zu generieren, ermöglicht das freie Statistikprogramm R ( https://www.r-project.org/ ) die Anwendung der Erweiterung Shiny ( http://shiny.rstudio.com/ ). Shiny ist eine Web-Applikation für R, um interaktive Grafiken in einem Internetbrowser darzustellen. Diese Grafiken lassen sich mit verschiedenen Parametern versehen und interaktiv ändern, z. B. durch Schieberegler. Die Änderungen an den Einstellungen werden in Echtzeit angezeigt und lassen die Studierenden die Effekte, die durch die Änderung der Methodik oder der Parameter auftreten, nachvollziehen. Die hier vorgestellten E-Learning-Lehrmethoden wurden studiengangübergreifend in einem R-Kurs an der Tierärztlichen Hochschule Hannover evaluiert. Alle vorgestellten Shiny-Apps stehen unter https://jkruppa.github.io/ zum Download bereit.

Date: 2017
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-662-54825-7_2

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783662548257

DOI: 10.1007/978-3-662-54825-7_2

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().