Poslední úprava: doc. Mgr. Pavel Škaloud, Ph.D. (08.09.2019)
Hlavními cíli předmětu jsou i) základní seznámení studentů se všemi aspekty algologického bádání a porozumění prezentovaným výstupům vědeckých projektů, a ii) procvičení vlastního zpracování a prezentace dat. Předmět má tudíž dvě hlavní roviny (v té první budeme aktivnější my, v té druhé zase vy), které se budou během semestru víceméně prolínat a střídat.
Poslední úprava: doc. Mgr. Pavel Škaloud, Ph.D. (08.09.2019)
Please note, the lectures are given in Czech language only. Basic methods for studying phycology. The main goals of the course are i) to understand all aspects of phycological methods, and ii) to practice processing and publishing own data.
Literatura
Poslední úprava: doc. Mgr. Pavel Škaloud, Ph.D. (08.09.2019)
V rámci předmětu je důraz kladen na samostatné vyhledávání informací s použitím online zdrojů.
Tyto zdroje jsou uvedeny na webové stránce http://botany.natur.cuni.cz/algo/odkazy.html
Požadavky ke zkoušce
Poslední úprava: Mgr. Jana Kulichová, Ph.D. (02.12.2011)
Podmínkou splnění kurzu je aktivní účast a úspěšné vypracování dílčích úkolů.
Sylabus -
Poslední úprava: doc. Mgr. Pavel Škaloud, Ph.D. (08.09.2019)
1) Algologické metody
Práce s literaturou a její vyhledávání: internetové informační zdroje (databáze EZB, WOS, databáze NK, archivy starších článků), scientometrie (vyhledávání na WOS, H index) + praktická cvičení s WOS
Důležité algologické weby - obrazové galerie řas, určovací klíče, taxonomické a nomenklatorické databáze, sbírky řas
Statistické metody v algologii - možnosti praktického využití statistických programů v ekologických či taxonomických studiích, jak číst výstupy statistických analýz (např. ordinační diagramy, morfometrické výstupy)
Molekulární metody v algologii – možnosti praktického využití programů pro analýzu sekvenačních dat, jak číst výstupy fylogenetických analýz (typy stromů, bootstrapy, analýzy saturace, sekundární struktury, ...)
Grafické počítačové programy - zpracování obrazu, tvorba tabulí, metody 3D rekonstrukce objektů
2) Zpracování a prezentace vlastních dat – praktikum psaní vědeckého textu
Struktura publikace, výběr časopisu, název článku, jak správně citovat. Jak se píše úvod článku/práce – struktura úvodu, čtivost a strukturovanost textu
Úvod k vlastní bakalářské/diplomové práci: každý student napíše stručný úvod své budoucí práce (max. jedna A4), a zároveň si přečte úvody dvou kolegů. Úvody pak projdeme společně na další hodině
Obrazová dokumentace dat – každý student shrne nejpodstatnější informaci/výsledek své budoucí práce jedním obrázkem (data si lze klidně zcela vymyslet), který doplní legendou. Opět bude každý posuzovat dva obrázky kolegů. Společně zhodnotíme jak výpovědní hodnotu, tak grafickou zdařilost obrázku
Diskuse – každý student napíše 1-2 odstavce diskuse vztahující se na úzce vymezené téma. To zvolíme na základě již napsaného úvodu, ke kterému „vygenerujeme“ data (např. úvod bude o tom, že se bude studovat vliv pH na složení bentických krásivek, my „vygenerujeme“ výhradní zastoupení druhu XY v nízkém pH, čemuž se bude věnovat ona krátká diskuse). Každý si pak opět přečte dvě další diskuse, a vše společně zhodnotíme
Poslední úprava: doc. Mgr. Pavel Škaloud, Ph.D. (08.09.2019)
1. Theoretical introduction - the general overview of principle methods of phycology.
2. The sampling of natural algal specimens in different biotopes. Measuring of basic physical-chemical variables.
3. The processing of natural samples.
4. Preparations of silica structures - diatom frustules and silica scales of synurophytes.
5. The cultivation media, sterilisation.
6. Isolation and cultivation of algae.
7. Axenisation of algal cultures, intensive cultivation in aerated cultures.
8. Methods in studying algae - the use of electron microscopy, confocal microscopy and epifluorensence.
9. Statistic methods in phycology - ecological and morphomitric statistical programmes.
10. Taxonomy in phycology - phenetical and cladistic methods, basic computer programmes.
11. Image processing computer programmes, 3D visualisation of objects. Internet databases.