R je v současnosti asi nejmocnější a nejpoužívanější nástroj na výpočty všeho druhu. Je k dispozici i celá řada modulů pro práci s molekulárními daty. Jejich reprezentativní výběr je náplní kurzu.
Kurz obsahuje teorii použitých metod, tutoriály s použitím testovacích dat, úlohy pro samostatnou práci účastníků, a další. Cílem je naučit studenty analýzu molekulárních dat v programovacím jazyce R, představit dostupné balíčky pro jejich analýzu a praktické vyzkoušení si analýz vlastních nebo poskytnutých dat.
Předchozí znalost R je výhodou, nikoli však podmínkou. Nutná je alespoň minimální znalost molekulární biologie a vhodná je předchozí znalost alespoň některých metod analýz DNA dat. Kurz je vhodný spíše pro magisterské a doktorské studenty, pro bakalářské jen jsou-li velmi pokročilí.
Bude-li se kurzu účastnit alespoň jeden člověk nemluvící česky, kurz bude anglicky.
Kurz poběží turnusově 4 dny.
Kurz bude probíhat 2.-5. 2. 2026 v Benátské 2 v učebně B12 od 9:00 do 16-17:00 (s dostatkem přestávek).
Konzultace jsou možné kdykoliv po předchozí e-mailové domluvě.
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (29.09.2025)
R is nowadays probably the most powerful tool for calculations of all kinds. There are plenty of modules available for work with molecular data. Their representative selection will be introduced during the course.
The course contains theory of used methods, tutorials with test data, tasks for individual work of participants, and more. The aim is to teach students how to analyze molecular data in R programming language, introduce available packages for their analysis and practical trying out to work with own or provided data.
Previous knowledge of R is useful, but not necessary. At least basic knowledge of molecular biology is required, previous knowledge about any methods how to analyze DNA data is recommended. The course is aiming primarily to Master and Ph.D. students, for Bachelor students only if they are highly advanced.
Consultations are possible any time after previous e-mail agreement.
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (06.10.2025)
Paurush Praveen Sinha, Bioinformatics with R Cookbook
Anthony R. Ives, Mixed and Phylogenetic Models: A Conceptual Introduction to Correlated Data, https://leanpub.com/correlateddata (zdarma k on-line čtení)
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (11.11.2021)
Paurush Praveen Sinha, Bioinformatics with R Cookbook
Anthony R. Ives, Mixed and Phylogenetic Models: A Conceptual Introduction to Correlated Data, https://leanpub.com/correlateddata (free to read on-line)
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (11.11.2021)
Požadavky ke zkoušce -
Aktivní účast.
Kladení a zodpovídaní otázek v průběhu výuky týkajících se probíraných témat.
Načtení libovolných molekulárních dat (vlastních, vzorových z nějakého R balíčku, anebo z on-line databáze) a provedení několika vhodných analýz (podle typu dat), přičemž je možné při řešení využít internet, dokumentaci, apod.
Napsat na Wikipedii alespoň jednu normostranu o libovolném tématu souvisejícím s probíranými tématy. Může jít i o překlad, úpravy stávajícíh článků, o příspěvky do několika kratších článků, apod. Mělo by jít o jazykovou verzi Wikipedie odpovídající mateřskému jazyku studenta (tedy typicky českou nebo slovenskou verzi).
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (03.05.2021)
Active participation.
Asking and answering on-topic questions during the course.
Loading of any molecular data into R (own, exemplary data from some R package, or from on-line database) and doing several appropriate analysis (according to data type), it is possible to use Internet, documentation, etc.
Write to Wikipedia at least one page about any topic related to the course. It can be translation, edition of an existing page, it can be splitted into several articles, etc. Student should use native Wikipedia according to her/his language (so preferebly not English).
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (03.05.2021)
Sylabus -
Přehled témat (může být upraven podle požadavků účastníků, rychlosti apod.):
Základy práce v R – jak se zadávají příkazy, instalují balíčky, čte se nápověda, typy proměnných, indexy apod.
Práce s Bioconductorem
Načítaní a exportování molekulárních dat různých typů a formátů.
Stažení sekvencí z databáze
Extrakce SNP ze sekvenačních dat
Extrakce polymorfismu ze sekvencí
Mikrosatelity, AFLP, SNP, sekvence, …
Alignment
Manipulace s daty, konverze mezi formáty
Tvorba distančních matic, import vlastních matic
Export dat
Základní statistiky
PCoA
Fylogenetické stromy (NJ, UPGMA, parsimonie), jejich zobrazení a testování
MSN
Základní statistika, genetické indexy, heterozygosita, HWE, F-statistika
Práce s celogenomovými SNP daty
DAPC
Prostorové analýzy – Mantel test, Moran’s I, Monmonier, sPCA, …
Základy tvorby map
Manipulace se stromy, zpracování většího množství stromů
Phylogenetic independent contrast
Phylogenetic autocorrelation
Phylogenetic PCA
Ancestral state reconstruction
Další rozšiřující témata…
Prostor pro další speciální otázky účastníků, zápočty a konzultace vlastních dat účastníků bude zejména během posledního dne.
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (03.05.2021)
The course will be taught 4 days. The course will be taught from February 2 to 5 2026, Benátská 2, lecture room B12, from 9:00 to 16-17:00 (with enough breaks).
List of topics (might be edited according to wishes of participants, speed, etc.):
Basic work in R – how to enter commands, install packages, read help, types of variables, indexes, etc.
Bioconductor
Load and export molecular data of various types and formats.
Download molecular data from on-line databases
Extractions of SNP from sequencing data
Extraction of polymorphism from sequences
Mikrosatellites, AFLP, SNP, sequences, …
Manipulations with data, conversions among formats
Distance matrices, import of custom matrices
Export of data
Basic statistics
PCoA
Phylogenetic trees (NJ, UPGMA, ML) and display and test
MSN
Basic statistics, genetic indices heterozygosity, HWE, F-statistics
DAPC
Whole genome SNP data
Spatial analysis – Mantel test, Moran’s I, Monmonier, sPCA, …
Basic map creation
Alignments
Manipulations with trees, work with big sets of trees
Phylogenetic independent contrast
Phylogenetic autocorrelation
Phylogenetic PCA
Ancestral state reconstruction
Additional extending topics
There will be space available (especially during the last day) for another special questions of participants, exams and consultation of participants' own data (optional).
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (06.10.2025)
Výsledky učení - angličtina
After completing the course, students will be able to:
Operate confidently within the R environment and use key packages for the analysis of molecular and genetic data.
Import, manage, and transform molecular datasets of various types and formats (e.g. DNA sequences, SNPs, microsatellites).
Apply fundamental statistical and population genetic methods (e.g. heterozygosity, Hardy–Weinberg equilibrium, F-statistics, PCoA, DAPC) to molecular data.
Construct and interpret phylogenetic trees using distance-based and model-based methods (NJ, UPGMA, ML) and visualize their structure and uncertainty.
Perform spatial and phylogenetic analyses, including Mantel tests, phylogenetic PCA, and ancestral state reconstruction.
Use Bioconductor and other specialized R libraries to conduct advanced analyses and integrate multiple data sources.
Develop reproducible analytical workflows for the interpretation of molecular and evolutionary patterns.
Critically evaluate analytical results and interpret their biological significance in the context of evolutionary and population processes.
Poslední úprava: Gáliková Kristýna, Mgr. et Mgr., DiS. (21.10.2025)
Kurz je vhodný prvořadě pro magisterské a doktorské studenty, pro bakalářské studenty jen jsou-li velmi pokročilí.
Na kurz potřebujete
Vlastní notebook, na kterém budete pracovat.
Funkční připojení k Wi-Fi. Buď Eduroam (nastavte si jej pomocí fakultních nebo doporučených obecných instrukcí) nebo můžete v přihlášce požádat o dočasné jméno a heslo.
Nainstalované R. Doporučuji nainstalovat i grafické rozhraní RStudio, RKWard, R commander nebo jiné podobné dle vlastního výběru.
Pokud už máte zkušenosti s R, můžete si ušetřit práci tím, že si dopředu nainstalujete potřebné balíčky. Instrukce k tomu pošlu před kurzem. Pokud nechcete všechno instalovat, můžete použít předpřipravený linuxový obraz pro VirtualBox, kde je vše připraveno.
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (02.10.2025)
Working Wi-Fi. Eduroam (set it up using faculty or recommended general instructions) or in application form You can ask for temporary password.
Installed R. I also recommend to install some graphical user interface like RStudio, RKWard, R commander or some similar according to your choice.
If you have experience with R, you can save some work by installing required R packages in advance. I'll send instruction prior to the course. If You do not wish to install everything, You can use prepared Linux image for VirtualBox containing everything needed.
Poslední úprava: Zeisek Vojtěch, Mgr., Ph.D. (02.10.2025)
