Domein Applied Science

Bio-informatica is het werkveld waarbij computer- en informatietechnologie wordt gebruikt om gegevens uit biomedisch en/of biologisch onderzoek te verzamelen, op te slaan, toegankelijk te maken, te analyseren, te interpreteren en weer te verspreiden.

Belangrijke deelgebieden van dit vakgebied zijn: genomics, transcriptomics, proteomics (inclusief  eiwitmodelling, -structuur en -functie), metabolomics en de integratie van data van deze gebieden. Bio-informatici zijn werkzaam in het biologisch en biomedisch onderzoek bij wetenschappelijke instituten, en bij bedrijven in de farmaceutische, biotechnologische, voedingsmiddelen- en plantveredelingsindustrie.

Landelijk opleidingsprofiel

Body of Knowledge & Skills

Knowledge

Biologie
  • Algemene biologie: organismen, weefsels, evolutie
  • Celbiologie: celstructuur, energievoorziening, transport, cel-cel communicatie, mitose, meiose, genregulatie, signaaltransductie routes, metabole routes
  • Genetica: DNA structuur, replicatie, code, transcriptie, translatie, epigenetica, mutaties, SNPs, structurele variaties, overerving, populatiegenetica
  • Microbiologie/Virologie: bouw, diversiteit, metabole strategieën, evolutie
Chemie
  • Algemene chemie: atoombouw, periodiek systeem, moleculen, nomenclatuur, reacties, kinetiek
  • Biochemie: bouwstenen, macromoleculen, koolhydraten, lipiden, eiwitten, enzymen, metabolisme

Skills

Informatica
  • Programmeren in Python: datastructuren, controlestructuren, modulaire aanpak, GUIs, Biopython, python-database benadering, datatypen, object georiënteerd programmeren
  • Programmeren in Java: object-georiënteerd programmeren, toepassen van algoritmen, overerving
  • Programmeren in R: scripting, data-analyse, statistiek, datavisualisatie
  • Webtechnologie: HTML, CSS, web services
  • Databases: relationeel ontwerp, implementatie, querying en programmatische interactie (MySQL)
  • Workflow tools: bijvoorbeeld Galaxy, Snakemake
  • Linux: bash scripting, Regex
Bio-informatica
  • Sequencing technologieën: NGS technologieën, assembly, mapping, NGS toepassingsgebieden (bijvoorbeeld de-novo & re-sequencen) exome sequencing
  • Algoritmische aspecten van sequences: alignment, mapping, graphs, scoring matrices
  • Sequence annotatie: BLAST en gerelateerde software
  • Genexpressie analyse: RNA-seq data, Bioconductor
  • Homologie en fylogenie
  • Praktisch gebruik van Bio-informatica tools: bijvoorbeeld BLAST, OMIM, Genome Browsers, Genbank, Uniprot, KEGG, MSA tools, topologie predictie, PFAM, PROSITE, YASARA PDBe, GeneExpressionOmnibus, FASTQ, mappers & aligners & assemblers
Statistiek & Data analyse
  • Sampling: typen data, populatie en sample, fouten, bias, variatie, (on)zekerheid
  • Beschrijvende statistiek: o.a. gemiddelde, mediaan, standaarddeviatie, range, interkwartiel range
  • Visualisatie: o.a. box-plot, histogram, scatterplots, Venn diagram, bomen, heatmaps
  • (Hypothese) toetsen: o.a. t-test, ANOVA, chi-kwadraat, Wilcoxon, non-parametrische
  • Clusteranalyse: afstandsmaten, hierarchical clustering, k-means clustering
  • Regressie: Lineair, Niet-lineair, Multivariaat, PCA
  • Datamining/Machine learning: o.a.  Decision Trees, Naive Bayes, k-Nearest Neighbour, Neural Networks, SVM

De Body of Knowledge & Skills geeft de gemeenschappelijke basis van de opleidingen bij de verschillende hogescholen weer. Studenten leren deze kennis en vaardigheden in de eerste  twee jaar van hun opleiding. In de laatste twee jaar specialiseren zij zich.

Instellingen en werkveld

Instellingen die de opleiding aanbieden

  • Hanzehogeschool Groningen
  • Hogeschool Leiden
  • Hogeschool van Arnhem en Nijmegen

Werkveldillustraties

Beroepen, functies en rollen van de bachelor zijn met name in de volgende beroepsdomeinen te vinden. Per domein zijn enkele voorbeelden gegeven.

Research en Development
  • Analyseren van grote datasets uit high throughput laboratoriumonderzoek
  • Wetenschappelijk programmeur
Analytisch laboratorium en productie
  • Beheer gen- en eiwitdatabanken
  • Analyseren van gen-sequencing datastroom
Commercie, service en dienstverlening
  • Biotechnologisch dataconsultant

Kenmerkende studieboeken

  • Campbell Biology, L.A. Urry, M.L. Cain e.a.
  • Essentials of Genetics / Concepts of Genetics, W.S. Klug, M.R. Cummings e.a.
  • General, Organic and Biochemistry, K.J. Denniston, J.J. Topping e.a.
  • Starting out with Python, T. Gaddis
  • Data Structures and Algorithms using Python, R.D. Necaise
  • Bioinformatics and Functional Genomics, J. Pevsner
  • Using R for Introductory Statistics, J. Verzani
  • Data Mining, I. Witten, E. Frank e.a.
  • Statistics for the Life Sciences, M.L. Samuels, J.A. Witmer e.a.

De lijst met kenmerkende studieboeken dient ter illustratie om een indruk te geven van het niveau waarop binnen de opleiding wordt gewerkt.