Interaktive Tools für die Lehre der Statistischen Bioinformatik

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.

Anhang

Die elektronischen Materialien zu diesem Beitrag finden Sie online auf GitHub.com und können von dort heruntergeladen werden. Die notwendigen Informationen zum Download und zur Installation sind unter https://jkruppa.github.io/ und dann mithilfe der jeweiligen Shiny-App abrufbar. Für alle Shiny-Apps müssen noch vorab zusätzliche Pakete in R installiert werden, die auf der jeweiligen Webseite der Shiny-App zu entnehmen sind.