91400 - BIOMETRIA EVOLUZIONISTICA ED ECOLOGICA

Anno Accademico 2020/2021

  • Docente: Alessio Boattini
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: BIO/08
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Moduli: Alessio Boattini (Modulo 1) Alessio Boattini (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Biodiversità ed evoluzione (cod. 9075)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente è in grado di gestire data-base biologici e di analizzarli con le principali tecniche biometriche. Il corso comprende un repertorio di metodologie di base (t-test, chi-quadro, regressioni lineari, ANOVA, ecc.), di tecniche multivariate di vasto utilizzo (PCA, MDS, cluster analysis, ecc.) e di metodi specifici per l'analisi di dati genetici. Inoltre lo studente apprende l'utilizzo delle principali funzionalità del programma R, software di riferimento per il calcolo statistico nella comunità scientifica,applicate a tutti gli argomenti svolti nel corso.

Contenuti

1 - Il software R. Generalità, gestione dei dati, grafici.
2 - Probabilità e distribuzioni. Distribuzioni discrete (binomiale). Distribuzioni continue (normale). Densità, probabilità cumulativa, quantili, intervalli di confidenza.
3 - Tests statistici. Tests per il confronto fra variabili continue (t-test, Wilcoxon test). Tests per variabili discrete/dati tabulari (chi-quadro, test di Fisher).
4 - Regressione lineare semplice e correlazione. Analisi della varianza (ANOVA) e test di Kruskal-Wallis.
5 - Analisi multivariate 1. Analisi delle componenti principali. Matrici di distanza. Test di Mantel. Multi-dimensional Scaling. Applicazioni a dati molecolari.
6 - Analisi Multivariate 2. Cluster analysis: metodi gerarchici e metodi non-gerarchici. Analisi lineare discriminante. Analisi discriminante delle componenti principali.
7 - Semplici applicazioni di genetica di popolazioni. Librerie ape, ade4, adegenet, pegas, poppr. Equilibrio di Hardy-Weinberg. Mismatch Distribution. Test di Tajima. Test R2. Inbreeding. Indici di fissazione. Analisi della varianza molecolare (AMOVA).

Testi/Bibliografia

P. Daalgard. Introductory statistics with R. Seconda Edizione. Springer, 2008.

Metodi didattici

Il corso non prevede una separazione fra lezioni frontali e laboratorio. Al contrario, i metodi biostatistici in programma verranno presentati in maniera immediatamente pratica, tramite esempi ed esercizi in laboratorio. 

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d'esame valuta il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:
- conoscenza approfondita degli strumenti statistici/biometrici presentati durante le lezioni;
- capacità di impiegare tali strumenti per analizzare i dati biologici;
- capacità di interpretare i risultati ottenuti (nell'ambito del fenomeno biologico oggetto di studio).

La prova d'esame prevede:
- risoluzione di un problema biologico/biometrico col software R (l'esercizio sarà inviato via mail a tutti i partecipanti una settimana prima dell'esame);
- discussione orale dei risultati ottenuti;
- domande orali sul programma del corso.

Strumenti a supporto della didattica

Laboratorio di informatica. Dispense/slides pdf. Dati di esempio.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Alessio Boattini