Předměty

BIOLOGICAL TECHNIQUES — Výsledky učení

Základy biologického výzkumu a vědeckého uvažování

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Rozlišit pozorování, experiment a inferenci (odvozování) a vysvětlit, jak každá z těchto složek přispívá k biologickému poznání.
Formulovat jasnou, testovatelnou hypotézu a odvodit konkrétní predikce, které lze experimentálně ověřit.
Identifikovat časté chyby v interpretaci dat (konfúze, batch efekty, overfitting, kruhové uvažování) a navrhnout strategie, jak je minimalizovat.
Zdůvodnit volbu experimentálních kontrol (pozitivní/negativní kontroly, technické/biologické replikace) a definovat kritéria úspěchu experimentu.
Rozpoznat a posoudit etické otázky v experimentální biologii (výzkum na lidech/zvířatech, dual-use rizika, integrita dat, autorství) a aplikovat principy odpovědné vědecké praxe.

Vizualizace a zobrazovací metody: od molekul k celým organismům

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Porovnat hlavní zobrazovací modality (světelná mikroskopie, konfokální/super-rezoluční mikroskopie, TEM/SEM, AFM, whole-animal imaging) z hlediska rozlišení, mechanismu kontrastu, nároků na vzorek, propustnosti (throughput) a limitací.
Zvolit zobrazovací strategii vhodnou pro konkrétní biologickou otázku a zdůvodnit volbu s ohledem na prostorové/časové rozlišení a míru narušení studovaného systému.
Navrhnout plán značení (fluorescenční proteiny, barviva, protilátky, sondy) a předpovědět možné artefakty (fototoxicita, overexprese, fixační artefakty, bleed-through/přeslech kanálů).
Kvantifikovat parametry získané z obrazových dat (např. kolokalizace, morfologie, dynamika, intenzitní výstupy) a definovat reprodukovatelné kroky analýzy.
Interpretovat 3D a časosběrná (time-lapse) data a komunikovat výsledky pomocí vhodných obrázků, anotací a statistických souhrnů.

Strukturníí biologie a charakterizace proteinů

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Vysvětlit, jaké informace poskytují strukturální přístupy (rentgenová krystalografie, cryo-EM, NMR, AFM) a porovnat jejich výhody a omezení.
Navrhnout pracovní postup pro propojení struktury proteinu s jeho funkcí, včetně přípravy vzorku, validace a ortogonálního potvrzení.
Interpretovat základní výstupy strukturálních/proteomických analýz (struktury, mapy interakcí, profily modifikací) a posoudit jejich spolehlivost a limity.
Navrhnout experiment k ověření hypotézy „struktura–funkce“ (např. mutageneze + funkční test) a definovat vhodné výstupy a kontroly.

Výpočetní biologie a bioinformatika

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Rozlišit deskriptivní a prediktivní výpočetní přístupy a určit, kdy je který z nich vhodný.
Na konceptuální úrovni interpretovat klíčové principy analýzy omických dat (normalizace, redukce dimenzionality, shlukování, diferenciální analýza).
Zhodnotit bioinformatický pipeline identifikací předpokladů, zdrojů zkreslení a kontrolních bodů kvality (quality control).
Integrovat výpočetní výstupy do experimentálního návrhu tím, že navrhne následné validační experimenty.

Genetická analýza a genomika (sekvenování, transkriptomika, epigenomika, polymorfismy)

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Porovnat běžné sekvenační strategie (cílené, whole-genome, RNA-seq, single-cell RNA-seq, epigenomické přístupy) a zdůvodnit vhodnou volbu pro danou otázku.
Vysvětlit, jak lze studovat genetickou variabilitu (SNP, CNV, strukturní varianty) a předpovědět její možné funkční důsledky.
Navrhnout experiment propojující genotyp s fenotypem pomocí genomiky a funkční validace.
Posoudit limity genetických asociací oproti kauzální inferenci a navrhnout postupy, jak posílit kauzální tvrzení.

Single-cell a prostorově rozlišené přístupy

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Vysvětlit, proč jsou single-cell přístupy potřebné (heterogenita, vzácné populace, dynamické trajektorie) a identifikovat vhodné modality (scRNA-seq, konceptuálně CITE-seq, prostorová transkriptomika – pokud je probírána).
Navrhnout strategii odběru a zpracování vzorku tak, aby byla zachována biologická interpretovatelnost (manipulace s tkání, bias při disociaci, viabilita, batch efekty) a definovat kritéria kvality.
Na konceptuální úrovni interpretovat single-cell výsledky (buněčné stavy vs. buněčné typy, trajektorie, markery) a navrhnout validační kroky (imaging, průtoková cytometrie, perturbace).

Genové modifikace a fenogenomika

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Porovnat strategie genových perturbací (CRISPR knock-out/knock-in, konceptuálně CRISPRi/a, RNAi, transgeneze) a zvolit přístup vhodný pro daný model a cíl.
Navrhnout experiment genové editace včetně návrhu guide sekvencí, způsobu doručení, genotypizace/ověření, řízení rizika off-target efektů a fenotypových výstupů.
Navrhnout fenogenomický workflow propojující cílené genetické změny s buněčným nebo organismálním fenotypem, včetně prioritizace testů a kontrol.

Fluorescenční proteiny a molekulární sondy

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Vybrat fluorescenční proteiny/sondy vhodné pro experiment (spektra, jas, maturace, fotostabilita, toxicita) a zdůvodnit kompromisy volby.
Navrhnout multiplexní experimenty a předpovědět technické problémy (spektrální překryv, potřeba kompenzace, zkřížená reaktivita) a strategie jejich minimalizace.
Interpretovat výstupy založené na sondách (lokalizace, dynamika, biosenzory) a odlišit signál od artefaktu.

Protilátky, průtoková cytometrie a kvantitativní buněčné profilování

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Vysvětlit základní principy detekce pomocí protilátek (specificita, afinita/avidita, validace) a navrhnout validační plán (kontroly, knock-out/knock-down, případně izotypové kontroly).
Na konceptuální úrovni navrhnout panel pro průtokovou cytometrii (výběr markerů, logika gatingu, kontroly, potřeba kompenzace) a definovat, co představuje robustní interpretaci.
Interpretovat výstupy průtokové cytometrie sestavením gating strategie a vysvětlením, jak jednotlivé populace souvisejí s biologickou hypotézou.
Navrhnout, jak lze průtokovou cytometrii propojit se tříděním buněk a následnými metodami (omics, funkční testy, imaging) pro posílení závěrů.

Kladistika a evoluční uvažování jako „technika“

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Sestavit základní kladistickou argumentaci (znaky, homologie vs. analogie, logika parsimonie) a využít ji ke generování testovatelných biologických hypotéz.
Vysvětlit, jak komparativní přístupy pomáhají při návrhu experimentů (volba modelových organismů, rozlišení konzervovaných vs. odvozených mechanismů).

Neurofyziologické techniky

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Rozlišit hlavní neurofyziologické výstupy (elektrická aktivita, zobrazovací proxy aktivity, koncepty stimulace/perturbace) a zvolit metodu vhodnou pro definovanou otázku.
Navrhnout základní neurofyziologický experiment včetně stimulu/perturbace, strategie záznamu, kontrol a hranic interpretace.
Zhodnotit, zda popisovaný neurofyziologický efekt podporuje kauzalitu nebo pouze korelaci, a navrhnout silnější testy kauzality.

Specifické výsledky učení k zápočtové práci: Vizionářský grantový návrh + peer review

Po absolvování předmětu student/ka dokáže:

Formulovat vizionářskou, ale vědecky podloženou biologickou hypotézu a zdůvodnit její význam a širší dopad.
Navrhnout integrovanou metodickou strategii kombinující alespoň čtyři různé techniky probírané v předmětu a vysvětlit, jak se vzájemně doplňují.
Předvídat hlavní technická i koncepční rizika (proveditelnost, artefakty, konfúze, škálovatelnost) a navrhnout krizové scénáře, alternativní přístupy a záložní plán.
Definovat jasné milníky, rozhodovací body a měřitelná kritéria úspěchu navrhovaného projektu.
Napsat strukturovaný grantový návrh (úvod + metodika + etika) s jasnou vědeckou argumentací a oporou v primární literatuře.
Analyzovat a kriticky zhodnotit anonymizovaný návrh spolužáka/spolužačky identifikací silných a slabých stránek, chybějících kontrol a problémů proveditelnosti a poskytnout konstruktivní, konkrétní zpětnou vazbu.
Diskutovat etické, společenské, environmentální a dual-use dopady pokročilých biologických technik a navrhnout relevantní opatření ke snížení rizik.

Poslední úprava: Šebková Nataša, RNDr., Ph.D. (27.01.2026)

BIOLOGICAL TECHNIQUES — Learning Outcomes

Foundations of biological research and scientific reasoning

After completing the course, the student will be able to:

· Differentiate observation, experimentation, and inference, and explain how each contributes to biological discovery.

· Formulate a clear, testable hypothesis and derive specific predictions that can be experimentally evaluated.

· Identify common pitfalls in data interpretation (confounding, batch effects, overfitting, circular reasoning) and propose strategies to mitigate them.

· Justify the choice of experimental controls (positive/negative controls, technical/biological replicates) and define success criteria for an experiment.

· Recognise and evaluate ethical issues in experimental biology (human/animal research, dual-use concerns, data integrity, authorship) and apply responsible research practices.

Visualisation and imaging: from molecules to whole organisms

After completing the course, the student will be able to:

· Compare major imaging modalities (light microscopy, confocal/super-resolution, TEM/SEM, AFM, whole-animal imaging) by resolution, contrast mechanism, sample requirements, throughput, and limitations.

· Select an imaging strategy appropriate for a biological question and justify the selection in terms of spatial/temporal resolution and perturbation of the system.

· Design a labelling plan (fluorescent proteins, dyes, antibodies, probes) and predict potential artefacts (phototoxicity, overexpression, fixation artefacts, bleed-through).

· Quantify image-derived measurements (e.g., colocalisation, morphology, dynamics, intensity-based readouts) and define reproducible analysis steps.

· Interpret 3D and time-lapse datasets and communicate imaging results using appropriate figures, annotations, and statistical summaries.

Structural biology and protein characterisation

After completing the course, the student will be able to:

· Explain what information can be obtained from structural approaches (X-ray crystallography, cryo-EM, NMR, AFM) and contrast strengths/constraints of each.

· Propose a workflow to link protein structure to function, including sample preparation, validation, and orthogonal confirmation.

· Interpret basic outputs from structural/proteomic analyses (structures, interaction maps, modification profiles) and assess confidence/limitations.

· Design an experiment to test a structure–function hypothesis (e.g., mutagenesis + functional assay) and define readouts and controls.

Computational biology and bioinformatics

After completing the course, the student will be able to:

· Differentiate descriptive vs. predictive computational approaches and state when each is appropriate.

· Interpret core concepts behind omics data analysis (normalisation, dimensionality reduction, clustering, differential analysis) at a conceptual level.

· Evaluate a bioinformatics pipeline by identifying assumptions, sources of bias, and quality-control checkpoints.

· Integrate computational outputs with experimental design by proposing follow-up validation experiments.

Genetic analysis and genomics (sequencing, transcriptomics, epigenomics, polymorphisms)

After completing the course, the student will be able to:

· Compare common sequencing strategies (targeted, whole-genome, RNA-seq, single-cell RNA-seq, epigenomics) and justify an appropriate choice for a given question.

· Explain how genetic variation (SNPs, CNVs, structural variants) can be studied and predict its potential functional consequences.

· Design an experiment that connects genotype to phenotype using genomics + functional validation.

· Assess limitations of genetic association vs. causal inference and propose approaches to strengthen causal claims.

Single-cell and spatially resolved approaches

After completing the course, the student will be able to:

· Explain why single-cell approaches are needed (heterogeneity, rare populations, dynamic trajectories) and identify suitable single-cell modalities (scRNA-seq, CITE-seq/conceptually, spatial transcriptomics—if covered).

· Design a sampling strategy that preserves biological meaning (tissue handling, dissociation bias, viability, batch effects) and define quality criteria.

· Interpret single-cell results conceptually (cell states vs. cell types, trajectories, markers) and propose validation steps (imaging, flow cytometry, perturbations).

Gene modification and phenogenomics

After completing the course, the student will be able to:

· Compare gene perturbation strategies (CRISPR knock-out/knock-in, CRISPRi/a conceptually, RNAi, transgenesis) and select an approach appropriate to the biological model and goal.

· Design a gene-editing experiment including guide strategy, delivery, genotyping/verification, off-target risk management, and phenotypic readouts.

· Propose a phenogenomic workflow to connect engineered changes to organismal or cellular phenotypes, including prioritisation of assays and controls.

Fluorescent proteins and molecular probes

After completing the course, the student will be able to:

· Select fluorescent proteins/probes appropriate for an experiment (spectra, brightness, maturation, photostability, toxicity) and justify trade-offs.

· Design multiplex experiments and predict technical issues (spectral overlap, compensation needs, cross-reactivity) and mitigation strategies.

· Interpret probe-based readouts (localisation, dynamics, biosensors) and distinguish signal from artefact.

Antibodies, flow cytometry, and quantitative cell profiling

After completing the course, the student will be able to:

· Explain core principles of antibody-based detection (specificity, affinity/avidity, validation) and propose a validation plan (controls, knock-out/knock-down, isotypes where relevant).

· Design a flow cytometry panel at a conceptual level (marker choice, gating logic, controls, compensation needs) and define what constitutes a robust interpretation.

· Interpret flow cytometry outputs by constructing a gating strategy and explaining how populations relate to the biological hypothesis.

· Propose how flow cytometry can be integrated with sorting and downstream assays (omics, functional assays, imaging) to strengthen conclusions.

Cladistics and evolutionary reasoning as a “technique”

After completing the course, the student will be able to:

· Construct a basic cladistic argument (characters, homology vs. analogy, parsimony logic) and use it to generate testable biological hypotheses.

· Explain how comparative approaches guide experimental design (choosing model systems, identifying conserved vs. derived mechanisms).

Neurophysiological techniques

After completing the course, the student will be able to:

· Differentiate major neurophysiological readouts (electrical activity, imaging-based activity proxies, stimulation/perturbation concepts) and select a method appropriate for a defined question.

· Design a basic neurophysiology experiment including stimulus/perturbation, recording strategy, controls, and interpretation boundaries.

· Evaluate whether a reported neurophysiological effect supports causation or correlation and propose stronger causal tests.

Assignment-specific learning outcomes: Visionary grant proposal + peer review

After completing the course, the student will be able to:

· Formulate a visionary but scientifically grounded biological hypothesis and justify its significance and broader impact.

· Design an integrated methodological strategy that combines at least four distinct techniques taught in the course, explaining how they complement each other.

· Anticipate major technical and conceptual risks (feasibility, artefacts, confounders, scalability) and propose contingency plans and alternative approaches.

· Define clear milestones, decision points, and measurable success criteria for the proposed project.

· Write a structured grant proposal (intro + methods + ethics) using clear scientific argumentation and appropriate primary-literature support.

· Analyse and critique an anonymised peer proposal by identifying strengths, weaknesses, missing controls, and feasibility issues, and provide constructive, actionable feedback.

· Discuss ethical, societal, environmental, and dual-use implications of advanced biological techniques, and propose mitigation strategies where relevant.

Poslední úprava: Šebková Nataša, RNDr., Ph.D. (27.01.2026)