Terug

Data analysis & stewardship

Het belang van data analyse en data stewardship in de levenswetenschappen zal verder blijven toenemen, we kunnen ons maar beter voorbereiden op de toekomst! Deze cursussen bieden jou de kans om je beter voor te bereiden op een loopbaan in deze richting. We bieden praktijkgerichte lessen aan voor vier grote pijlers van de data analyse en data stewardship: Data Stewardship gebaseerd op de FAIR principes (findable, accessible interoperable en reusable), statistiek, omics data analyse en machine learning.

Data analyse en stewardship als cruciale elementen van de gezonds- en levenswetenschappensector

De Life Sciences sector is een cruciaal onderdeel van de economie in zowel Vlaanderen als Nederland, en er is een behoefte in deze regio’s aan hoger opgeleiden in deze sector. Op het gebied van data zien we dat de hoeveelheid data die gegenereerd wordt in onderzoeksprojecten in de levenswetenschappen enorm stijgt en daarmee ook de vraag van bedrijven naar experts in  gegevensanalyse en data stewardship. De Helis Academy heeft data analyse en data stewardship gekozen als één van de trainingsthema’s, met een onderverdeling in vier specifieke onderwerpen: omics data analyse, statistiek, Data Stewardship gebaseerd op de FAIR principes (findable, accessible interoperable en reusable) en machine learning.

Training thema’s  in data analyse en data stewardship

Omics data analyse vereenvoudigt het begrijpen van moleculaire processen van het menselijk lichaam,  zowel in gezonde als in zieke toestand. De analyse van omics data is onmisbaar bij het vinden van nieuwe oplossingen voor  diagnose en behandeling van ziekten.  Om data analyses in de levenswetenschappen goed te kunnen uitvoeren is kennis over de geschikte statistische methodes cruciaal, evenals kennis over machine learning technieken, die ingezet worden om patronen te herkennen in grote datasets.  Daarnaast is kennis nodig van methodes om de resultaten van de data analyse op een heldere manier  te kunnen visualiseren. Verder is FAIR data stewardship noodzakelijk in alle stappen van het onderzoek (generatie, opslag, beheer, uitwisselbaarheid en vindbaarheid van de data tijdens en na een project).

Het Helis Academy Data Analyse en Stewardship cursusprogramma voldoet aan de behoefte van het werkveld

Alle Helis Academy Data Analyse en Stewardship cursussen zullen in overleg met het werkveld kritisch worden geëvalueerd  en de inhoud zal aangepast worden  om er zeker van te zijn dat we blijven inspelen op de voortdurende veranderende behoeften van bedrijven in Vlaanderen en Zuid-Nederland.  Om de relevantie voor de sector van de levenswetenschappen te waarborgen, is een vragenlijst naar bedrijven gestuurd om te informeren naar hun specifieke trainingsbehoeften. Daarnaast zijn we actief op zoek naar bedrijven waar we medewerkers kunnen interviewen met betrekking tot hun uitdagingen, hun aanpak en hun trainingsbehoeften op het gebied van data.

Aankomende cursussen

Training over het gebruik van MOFA voor de integratie van omics-gegevens (25 mei 2021)

Deze training biedt een inleiding tot Multi-Omics Factor Analysis (MOFA2) voor de integratie van verschillende omic datasets zonder toezicht. Hiermee kunt u MOFA2 uitvoeren op multi-omische gegevens, de belangrijkste oorzaken van variaties tussen omics identificeren en onderzoeken, en de afgeleide factoren gebruiken in verschillende downstream-analyses. Meer informatie en de mogelijkheid tot registratie vind je hier.

Training over visual analytics voor life sciences & health (28 mei 2021)

Door middel van een boeiende mix van inleidingen tot sleutelconcepten en technologieën, zakelijke inzichten en voorbeelden, verken je de realiteit van de huidige datawetenschapstechnologieën en hoe deze kunnen worden gebruikt om je werk te ondersteunen. Het programma richt zich op belangrijke data science-technologieën, zoals machine learning, en helpt u de implicaties van deze nieuwe technologieën op de toekomst van de LSH-sector te begrijpen. Meer lezen over deze training en inschrijven kan hier.

Afgelopen cursussen

De eerste Helis FAIR data stewardship cursus vond plaats van 27-29 mei 2019 in de Darwin Incubator in Niel, België en de tweede editie van 4-6 november 2019 in Utrecht, Nederland. In de cursussen maakten de cursisten kennis met belangrijke concepten van data stewardship. We hebben de data life cycle, de FAIR-principes en data stewardship geïntroduceerd, gevolgd door interactieve sessies gerelateerd aan de stadia van de data life cycle. In 2021 werd de cursusinhoud vernieuwd en werd de derde editie in online format gegeven van 17-31 maart 2021.

De cursus over Omics data analysis through data integration using biological pathways, networks, and linear models vond plaats van 11-14 juni 2019, in de Darwin Incubator in Niel, Belgie. Cursisten hebben er kennis opgedaann over transcriptomics data analyse en multi-omics data integratie.  Meer informatie over het cursusprogramma is hier te vinden.

Op 3 maart 2020 organiseerde Helis Academy een cursus rond Statistical Thinking in Gent. Doelstelling van de cursus was om de statistische kennis van de onderzoeker te verbeteren door courante misvattingen in statistische analyses te illustreren en gegronde en flexibele statistische methoden te introduceren. Op het einde van deze cursus kon de deelnemer statistiek als een intrinsiek deel van het onderzoek beschouwen, wat resulteert in een objectievere besluitvorming. Meer informatie via deze link.

De vorige editie van de Helis Academy Omics Data Analysis cursus vond plaats op 30-31 maart 2020 aan de Universiteit Maastricht. De doelgroep voor deze cursus zijn levenswetenschappen professionelen uit de academia of industrie die de basisprincipes van biologische paden en netwerken willen hanteren. De cursus bood een introductie tot moleculaire paden, biologische netwerken en hoe deze kunnen worden gebruikt om ‘omics’ gegevens te analyseren. We lieten u kennismaken met moleculaire paden, gaande van wat ze zijn, tot hoe u ze zelf kunt maken en hoe u ze kunt gebruiken in omics-gegevensanalyse (transcriptomics, proteomics, metabolomics). Verder zoomde de cursus uit om de padanalyse te gebruiken in een bredere netwerkanalyse en om gegevens uit andere externe databanken (bijvoorbeeld databanken met geneesmiddelen, transcriptiefactoren, microRNA) te integreren, om zo een beter beeld te krijgen. Meer informatie via deze link.

Experimenteel onderzoek in de levenswetenschappen kan complex zijn. Inzicht in complexe biologische processen, kwantificering van de invloed van omgevingsparameters op de groei van een organisme, grip krijgen op gelijktijdige impactfactoren en hun interacties, optimalisatie van onderzoeksprocedures of de samenstelling van voedingsmedia: al deze vereisen factoriale experimenten. Factoriale experimenten kunnen zeer efficiënt zijn, maar het aantal mogelijke combinaties loopt snel uit de hand. In de cursus factorial design and analysis (18 & 19 mei) cursus vormden realistische vraagstellingen uit het onderzoek het uitgangspunt voor het vinden van praktische oplossingen. We pakten dagdagelijkse problemen aan door factoriale experimenten op maat te ontwerpen binnen de budget- en laboratoriumbeperkingen. Een ‘Power’ analyse was cruciaal zijn om dit doel te bereiken. Ten slotte werd de verwachte output op een statistische correcte manier geanalyseerd en de resultaten geïnterpreteerd. Meer informatie via deze link.

Multi-omics of integrative omics analysis tools combineren meerdere "omes" data sets voor het analyseren van biologische data en het ontdekken van nieuwe associaties. Op 09 juni 2020 organiseerde Helis Academy een training rond Multi-Omics Factor Analysis (MOFA), een factor analyse model dat een algemeen kader schept voor de integratie van multi-omic data sets op een volledig ongecontroleerde manier (unsupervised learning). Onderliggende drijfveren van variatie kunnen aldus worden geïdentificeerd en ontgonnen voor een verdere analyse. Meer informatie is beschikbaar via deze link

Recente ontwikkelingen in verschillende informatie- en communicatietechnologieën hebben geleid tot veel nieuwe kansen in de Life Sciences & Health (LSH) sector. Om te profiteren van deze ontwikkelingen en deze nieuwe kansen ten volle te benutten, moeten professionals die in deze sector werken hun digitale vaardigheden verder ontwikkelen, vooral die met betrekking tot data science. De Eindhoven University of Technology (TU/e) en haar partners verzorgen in het kader van Helis Academy's data-analyse- en stewardship-programma, een reeks trainingen voor (aspirant) professionals in de LSH-sector over verschillende methoden, technieken, tools en best-practices met betrekking tot data science, waaronder "statistieken", "datamining met behulp van (geautomatiseerde) machine learning", "procesbewuste datamining met process mining", "deep learning met neurale netwerken" en "visuele analyse '. Meer info vind je hier.

In het tijdperk van Big Data zorgt de tsunami van enorme ‘omics’ -gegevens voor een revolutie in de manier waarop we wetenschap doen. Biowetenschappelijke onderzoekers analyseren niet langer één dataset tegelijk, maar gaan over op multidisciplinaire integratieve biologie. Het is aangetoond dat de integratie van verschillende ‘omics’ gegevenstypen (zoals op genomen, transcriptomen, proteomen, epigenomen, enz.) de biologische ontdekkingen stimuleert en de voorspellingen van de onderliggende interacties en regulering tussen moleculaire entiteiten verbetert. Het integreren van verschillende 'omics'-datasets is een uitdagende taak die sterk afhankelijk is van datamining en machine learning-algoritmen. Men moet rekening houden met de specifieke kenmerken van elk gegevenstype, problemen oplossen die verband houden met het verwerken van gegevens op verschillende platforms en rekening houden met de variabele betrouwbaarheidsniveaus van heterogene gegevens. In de tweede editie van deze training over Multi-Omics data-integratie (08-09 oktober 2020) komen vier verschillende onderwerpen aan de orde: 'Multi-Omics Factor Analysis', 'Single Cell Data Analysis', 'Machine Learning, Deep Learning & Genomics / Proteomics 'en' Machine Learning in Drug Discovery and Disease '. We hebben sprekers van het hoogste niveau uitgenodigd om hun inzichten met u te delen over de laatste ontwikkelingen in het veld. Meer informatie over het cursusprogramma en mogelijkheid tot registratie vind je hier.


Gebruik van MOFA voor de integratie van omics-gegevens (online, 15-16 oktober 2020)
Research data management in life sciences (9-10 november 2020)
Statistische gegevensanalyse met Jamovi (20 november 2020)
Deep learning voor life sciences & health (25 november 2020)
Visual analytics voor life sciences & health (1 december 2020)
Data-aware process mining (26 januari 2021)

 

 
Grensinfopunt

Als u de grens over gaat om te wonen, werken, studeren of ondernemen in België, Duitsland, of Nederland krijgt u te maken met regels en verplichtingen in dat land. Maar het is niet altijd duidelijk wat dit voor u persoonlijk betekent. Wat moet u regelen, wat zijn de gevolgen van emigratie of grensarbeid? Grensinfopunt geeft antwoord op deze en andere vragen.

Partners

DTL, Maastricht University, TU Eindhoven & VIB

Cofinanciering

Ministerie van Economische zaken, Provincie Antwerpen, Provincie Limburg & Provincie Noord-Brabant