Skip to main content

Faralds- og líftölfræði, MS

Faralds- og líftölfræði, MS

Þverfræðilegt framhaldsnám

Faralds- og líftölfræði

MS gráða – 120 einingar

Í meistaranámi í Faralds- og líftölfræði öðlast nemendur hagnýta þekkingu á aðferðum í lýðgrunduðum rannsóknum, þjálfun í beitingu þeirra og túlkun á niðurstöðum rannsókna á sviði lýðheilsu- og heilbrigðisvísinda

Skipulag náms

X

Líftölfræði I (LÝÐ105F)

Inngangur að hagnýtri líftölfræði í lífvísindum. Yfirlit er gefið yfir tegundir breyta; flokkabreytur, strjálar og samfelldar talnabreytur. Lýsandi tölfræði; lýsistærðir og myndræn framsetning gagna. Fræðilegar líkindadreifingar; tvíkostadreifing, Poisson dreifing og normaldreifing. Skilgreiningar á slembiúrtaki og þýði. Dreifingar lýsistærða. Notkun á öryggisbilum og tilgátuprófum. Samanburður á meðalgildi hópa (samfelldar mælingar). Tölfræðipróf fyrir tíðnitöflur (flokkabreytur). Einföld og lógistísk aðhvarfsgreining og ROC greining. Lifunargreining með aðferð Kaplan Meier og Cox. Í fyrirlestrum og dæmatímunum verður notast við tölfræðiforritið R og RStudio umhverfið.

X

Málstofa nýnema í lýðheilsuvísindum, faralds- og líftölfræði (LÝÐ108F)

Námskeiðið undirbýr nemendur fyrir rannsóknartengt og þverfræðilegt framhaldsnám. Farið verður yfir ýmsar hagnýtar upplýsingar, fræðileg vinnubrögð og skipulag náms, heimildaleit og vísindalæsi m.ö. Nemendur fá einnig nauðsynlega undirstöðuþjálfun í tölfræðiforritinu R.

X

Faraldsfræði - megindleg aðferðafræði (LÝÐ107F)

Námskeiðið er inngangur að faraldsfræðilegum rannsóknaraðferðum og nálgun orsaka. Námskeiðið gefur yfirlit yfir mælingar á tíðni sjúkdóma, áhættu og afstæðri áhættu, gerðir faraldsfræðilegra rannsókna (tilraunir og íhlutandi rannsóknir, hóprannsóknir, tilfella-viðmiðsrannsóknir). Áhersla er lögð á kerfisbundna skekkjuvalda og á aðferðir til að sneiða hjá þeim á undirbúningsstigi rannsókna svo og í úrvinnslu gagna. Nemendur fá þjálfun í því að ritrýna faraldsfræðilegar rannsóknarniðurstöður.

X

R forritun (MAS102M)

Í námskeiðinu munu nemendur framkvæma hefðbundnar tölfræðiaðferðir á raunverulegum gagnasöfnum. Áhersla verður lögð á fjölbreytu aðhvarfsgreiningu (e. multiple linear regression). Nemendur beita fáguðum aðferðum við myndræna framsetningu sem og sjálfvirka skýrslugerð. Námsmat verður í formi raunhæfra verkefnia þar sem nemendur framkvæma ofangreind atriði á raunverulegum gagnasöfnum með það fyrir augum að svara rannsóknarspurningum.

X

Aðferðir í faraldsfræði (Faraldsfræði II) (LÝÐ085F)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning nemenda á ítarefnum í faraldsfræði og að efla hæfi nemenda í að meta gæði og túlka niðurstöður faraldsfræðilegra rannsókna.

Námskeiðið mun fjalla ítarlega um framhaldsaðferðir í faraldsfræði.  Fjallar verður um áhrif jákvæðrar og neikvæðrar blöndunar (positive and negative confounding), pörun (matching), líkindaskor (propensity score), áhrifsbreytingu (effect modification and interaction), nýlegar aðferðir til að takast á við blöndun (instrumental variables), orsakamyndir (causal diagrams), og hvað á að gera þegar gögn vantar í rannsóknina (missing data). Teknar verða fyrir vísindagreinar sem tengjast faraldsfræðilegum álitamálum í rannsóknum og þær ræddar ítarlega.

X

Verklag í vísindum (LÝÐ202F)

Námskeiðið veitir hagnýta leiðsögn við undirbúning rannsóknar. Heimildaöflun, tilgátuþróun og gerð yfirlitsgreinar (systematic critical review) á fræðasviði fyrirhugaðaðrar rannsóknar. Nemendur fá einnig þjálfun í að vinna rannsóknaráætlun og kynna hana.

Námskeiðið er ætlað nemendum á meistara- eða doktorsstigi sem hafa valið sér svið/rannsóknarspurningu lokaverkefnis.

X

Viðfangsefni í faraldsfræði (Faraldsfræði III) (LÝÐ097F)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning nemenda á sérstökum sviðum innan faraldsfræði og að efla hæfni nemenda í að meta gæði og túlka niðurstöður faraldsfræðilegra rannsókna.

Námskeiðið mun fjalla ítarlega um sérstök svið innan faraldsfræðinnar.  Fjallar verður um faraldsfræði erfða, næringar, fæðinga, lyfja, krónískra sjúkdóma og smitsjúkdóma.

X

Líftölfræði II (Klínísk spálíkön) (LÝÐ301F)

Námskeiðið er beint framhald af Líftölfræði I og veitir nemendum praktíska handleiðslu í tölfræðiúrvinnslu í eigin rannsóknarverkefnum. Útreikningar á hlutfallslegri áhættu og leiðréttri hlutfallslegri áhættu. Fylgni og einföld aðhvarfsgreining, margvíð línuleg aðhvarfsgreining og lógistísk aðhvarfsgreining. Námskeiðið byggist á fyrirlestrum og dæmatímum. Í dæmatímunum verður notast við tölfræðiforritið R.

X

Áhrifavaldar heilbrigðis, forvarnir og heilsuefling (LÝÐ104F)

Stærstu áhættuþættir ótímabærra dauðsfalla svo sem hár blóðþrýstingur, tóbaksnotkun, yfirþyngd og hreyfingarleysi valda um 22 milljónum dauðsfalla árlega á heimsvísu. Bæta mætti allt að 5 árum við meðalaldur jarðarbúa með því að draga hóflega úr algengi átta algengstu áhættuþáttanna. Markmið námskeiðsins er að undirbúa nemendur fyrir þetta viðfangsefni og skiptast áherslur í nokkra meginþætti:

1. Áhrifavaldar heilbrigðis: Hvaða þættir hafa mest áhrif á heilsu og heilbrigði?

2. Aðferðafræði:

a) Hvernig skipuleggjum við forvarnar- og heilsueflingarverkefni?

b) Hvar er hagkvæmast að byrja? Hagfræðileg greining á inngripum.

c) Hvernig höfum við jákvæð áhrif á atferli einstaklinga? Líkön í atferlisfræði, áhugahvetjandi samtöl, atferlishagfræði, samskiptafræði og félagsleg markaðsfærsla.

d) Hvernig höfum við áhrif á ,,kerfið”? Hagsmunagæsla (lobbyismi), bréfaskrif til þingmanna, umfjöllun í fjölmiðlum.

3. Nánari umfjöllun um helstu viðfangsefni: háþrýsingur, sykursýki, hjarta- og æðasjúkdomar, næring og mataræði, ofþyngd og offita, hreyfing, tóbaksvarnir, krabbamein, áfengi og vímuefni, slysavarnir, umhverfi og atvinna, geðrækt og sjálfsvígsforvarnir, kynheilbrigði og sjálfsmynd, sértækar lausnir fyrir börn og unglinga.

Framsetning: Fyrirlestrar umsjónarkennara og valinna gestafyrirlesara sem eru meðal fremstu sérfræðinga þjóðarinnar á sínu sviði. Lagt verður upp úr umræðum, virkni og þátttöku nemenda í tímum. Einnig vinna nemendur hópverkefni þar sem þeir kynna sér til hlítar valinn áhættuþátt og gefa tillögur að úrbótum.

X

Faraldsfræði næringar (NÆR701F)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning nemenda á helstu rannsóknaraðferðum í faraldsfræði næringar og að efla skilning nemenda á notkun erfðafræði innan þessa sviðs.

Námskeiðið mun í byrjun fjalla um grunnatriði faraldsfræðinnar og svo verður farið ítarlega í rannsóknaraðferðir innan faraldsfræði næringar.  Þar á eftir verða kynnt sérstök viðfangsefni innan þessa sviðs.  Í lokin verður fjallað um notkun erfðafræði í faraldsfræði næringar (nutrigenomics).

X

Meinalíffræði - hvernig sjúkdómar verða til - áhrif erfða og umhverfis (LÆK015F)

Í námskeiðinu er fjallað um hvaða líffræðilegar breytingar liggja að baki sjúklegu ástandi og hvaða þátt erfðir og/eða umhverfi eiga þar í. Námskeiðið er fyrst og fremst ætlað nemendum í framhaldsnámi í læknadeild sem ekki hafa lesið læknisfræði.  Fyrirlesarar flytja yfirlitserindi um valið efni innan þess efnisflokks sem nefndur er og velja síðan eina nýlega vísindagrein um skylt efni sem nemandi er fenginn til að kynna og gagnrýna. Greinum um hvert umfjöllunarefni er dreift til nemenda í upphafi námskeiðsins svo að allir geti komið undirbúnir og tekið þátt í umræðum.

Form: Tíu skipti, tvöfaldir tímar, fyrirlestur í fyrri tímanum og kynning nemanda á viðeigandi tímaritsgrein í þeim seinni.

Námskeiðið fer fram á ensku.

X

Lýðheilsa: Vísindi, stjórnmál, forvarnir (LÝÐ101F)

Í námskeiðinu er farið yfir skilgreiningar, sögu, markmið, gildissvið, siðfræði og aðferðir lýðheilsuvísinda svo og íslensk- og alþjóðleg lög og sáttmála sem tengjast lýðheilsu. Nokkur áhersla er lögð á lýðheilsu og heilbrigðisvísa í alþjóðlegu samhengi en einnig á íslenska heilbrigðiskerfið, stjórnun og fjármögnun þess svo og samanburð við heilbrigðiskerfi annara þjóða. Ennfremur er farið yfir söfnun heilbrigðisupplýsinga á Íslandi sem á alþjóðavísu og nýtingu þeirra til rannsókna og stefnumótunar í heilbrigðismálum. Einnig er lögð áhersla á þau svið lýðheilsu sem eru á döfinni hverju sinni.

X

Áhrifavaldar heilbrigðis, forvarnir og heilsuefling (LÝÐ104F)

Stærstu áhættuþættir ótímabærra dauðsfalla svo sem hár blóðþrýstingur, tóbaksnotkun, yfirþyngd og hreyfingarleysi valda um 22 milljónum dauðsfalla árlega á heimsvísu. Bæta mætti allt að 5 árum við meðalaldur jarðarbúa með því að draga hóflega úr algengi átta algengstu áhættuþáttanna. Markmið námskeiðsins er að undirbúa nemendur fyrir þetta viðfangsefni og skiptast áherslur í nokkra meginþætti:

1. Áhrifavaldar heilbrigðis: Hvaða þættir hafa mest áhrif á heilsu og heilbrigði?

2. Aðferðafræði:

a) Hvernig skipuleggjum við forvarnar- og heilsueflingarverkefni?

b) Hvar er hagkvæmast að byrja? Hagfræðileg greining á inngripum.

c) Hvernig höfum við jákvæð áhrif á atferli einstaklinga? Líkön í atferlisfræði, áhugahvetjandi samtöl, atferlishagfræði, samskiptafræði og félagsleg markaðsfærsla.

d) Hvernig höfum við áhrif á ,,kerfið”? Hagsmunagæsla (lobbyismi), bréfaskrif til þingmanna, umfjöllun í fjölmiðlum.

3. Nánari umfjöllun um helstu viðfangsefni: háþrýsingur, sykursýki, hjarta- og æðasjúkdomar, næring og mataræði, ofþyngd og offita, hreyfing, tóbaksvarnir, krabbamein, áfengi og vímuefni, slysavarnir, umhverfi og atvinna, geðrækt og sjálfsvígsforvarnir, kynheilbrigði og sjálfsmynd, sértækar lausnir fyrir börn og unglinga.

Framsetning: Fyrirlestrar umsjónarkennara og valinna gestafyrirlesara sem eru meðal fremstu sérfræðinga þjóðarinnar á sínu sviði. Lagt verður upp úr umræðum, virkni og þátttöku nemenda í tímum. Einnig vinna nemendur hópverkefni þar sem þeir kynna sér til hlítar valinn áhættuþátt og gefa tillögur að úrbótum.

X

Gerð sjálfsmatskvarða (SÁL139F)

Í þessu námskeiði er fjallað um gerð sjálfsmatskvarða. Kynntar verða fræðilegar undirstöður slíkra mælinga eins og klassíska raungildiskenningu (classical true score theory). Megináherslan verður á hagnýta þjálfun í gerð slíkra mælitækja, álitamál sem rannsakendur standa gjarnan frammi fyrir við gerð þeirra og lausnir á þeim ræddar.

X

Líkön fyrir undirliggjandi breytur I (SÁL138F)

Fjallað verður um helstu líkön sem notuð eru til að vinna með undirliggjandi breytur í sálfræðilegum mælingum. Í fyrra námskeiðinu (Líkön fyrir undirliggjandi breytur I) verður unnið með staðfestandi þáttagreiningalíkön (confirmatory factor models) og formgerðarlíkön (ýmist þekkt sem structural equation models eða path model á ensku). Fjallað verður um forsendur líkananna, úrvinnsluaðferðir, túlkun niðurstaðna og leiðir til að vinna með gögn af ólíku tagi. Í síðara námskeiðinu (Líkön fyrir undirliggjandi breytur II) verður byrjað á að kynna aðferðir til að vinna með gögn þar sem mældar breytur eru flokkabreytur og þaðan farið yfir í náskyld líkön, svarferlalíkön (item response theory). Unnið verður með líkön fyrir tvíkosta gögn og algengustu líkön fyrir fjölkostagögn kynnt. Í seinni hluta námskeiðsins verða viðfangsefnin líkön fyrir langtímagögn sem nýta undirliggjandi breytur, þroskalíkön, (latent growth models), krosstengslalíkön (cross-lagged product models), og líkön fyrir þéttmælingagögn (Intensive longitudinal methods, einnig þekkt sem Daily-diary data, Ambulatory assessment eða Ecological-momentary data). Áhersla er lögð á hagnýta þjálfun í að greina gögn með þessum líkönum með verkefnum auk þess sem fjallað verðu um fræðilegan grunn líkana.

X

Hnattrænar loftslagsbreytingar (UAU107M)

Loftslagsbreytingar eru hnattrænt vandamál og eitt af mest krefjandi umhverfisvandamálum líðandi stundar og verður áfram í nánustu framtíð. Síðan 1992 hafa verið margir fundir og samkomulög á vegum Sameinuðu þjóðanna.

Í námskeiðinu verður farið yfir loftslagsbreytingar frá nokkrum sjónarhornum. Byrjað á að fara yfir helstu gögn og vísindi er tengjast loftslagsbreytingum og líkönum af framtíðar breytingum. Síðan verður fjallað um áhrif og varnarleysi (e. vulnerability) og viðleitni til að draga úr áhrifum og aðlagast loftslagsbreytingum. Einnig er fjallað um málefni eins og loftslags-flóttamenn, mismunandi áhrif eftir kyni og samningaviðræður.

Einkunnargjöf byggir á skriflegu verkefni, þátttöku í tímum og kynningum, auk stuttrar könnunar. Nemendur sem taka þetta námskeið hafa almennt mjög mismunandi bakgrunn og þú munt hafa tækifæri til að læra um loftslagsbreytingar frá mismunandi sjónarhornum.

X

Mannerfðafræði (LÍF513M)

Fyrirlestrar: Erfðaháttur og ættartré. Skipulag erfðaefnis mannsins. Litningar, litningabreytingar, litningagallar. Staðsetning gena. Sambandsgreining /Tölfræðileg nálgun. Erfðagreining. Flóknir erfðagallar, erfðir og umhverfi. Erfðir og krabbamein. Genalækningar. Þróun mannsins og skyldra tegunda. Siðferðileg efni tengd mannerfðafræði, upplýst samþykki og persónuupplýsingar. Gert er ráð fyrir að nemendur hafi almenna undirstöðu í erfðafræði.

Verklegt: Túlkun gagna úr erfðagreiningingum, unnið með tjáningargögn, greining gagna úr litningalitunum, unnið með gögn úr kortlagningu á erfðaþáttum.

X

LÍftölfræði III (Lifunargreining) (LÝÐ079F)

Námskeiðið fjallar um tölfræðigreiningu á nýgengi (incidence) og eftirfylgnitíma (survival time) í ferilrannsóknum. Kennd verður notkun Poisson aðhvarfsgreiningarlíkana og aðferða í lifunargreiningu (survival analysis) eins og Kaplan-Meier aðferðarinnar (log-rank), Cox aðhvarfsgreiningar, Poisson aðhvarfsgreiningar og líkana með óstikuðum hættuföllum. Notast verður við tölfræðiforritin R. 

X

Siðfræði vísinda og rannsókna (HSP806F)

Námskeiðið er eingöngu ætlað framhaldsnemum. Tekið verður mið af þörfum nemenda af ólíkum fræðasviðum við útfærslu námskeiðsins. 

Kennsla fer fram frá 12. janúar til 16. febrúar á föstudögum kl. 13:20 til 15:40.

Viðfangsefni:
Meðal annars verður fjallað um eftirfarandi efni: Fagmennska og ábyrgð vísindamanna. Kröfur um fræðilega hlutlægni og hlutleysi vísinda. Jafnréttissjónarmið og ríkjandi viðmið í vísindastarfi. Vald og vísindi. Hagsmunaárekstrar í vísindastarfi. Vísindin og samfélagið. Siðfræði rannsókna.

Markmið: 
Nemendur öðlist þekkingu á siðferðislegri vídd vísinda og rannsókna og fái þjálfun í að greina og rökræða um siðferðileg ágreiningsefni tengd vísindum og rannsóknum í nútímasamfélagi.

Kennsla er í formi fyrirlestra og umræðna. Námskeiðið er hugsað sem akademískt samfélag þar sem nemendur taka virkan þátt í markvissri umræðu um viðfangsefnin. Hver nemandi flytur framsöguerindi samkvæmt áætlun sem gerð er í upphafi misseris og jafnframt kynna aðrir nemendur sér efnið og ræða það í málstofunni undir handleiðslu kennara.

X

Hagnýt gagnagreining (MAS202M)

Námskeiðið fjallar um tölfræðiúrvinnslu í forritinu R. Gert er ráð fyrir að nemendur hafi grunnþekkingu í tölfræði og tölfræðihugbúnaðnum R. Æskilegt er að nemendur þekki til margbreytu aðhvarfsgreiningar (e. multiple linear regression). Nemendur læra að beita hinum ýmsu tölfræðiaðferðum í R (ss. classification methods, resampling methods, linear model selection og tree-based methods). Námskeiðið er kennt á tólf vikum og verður það á vendikennsluformi þar sem nemendur lesa námsefni og horfa á myndbönd áður en þeir mæta í tíma og fá svo aðstoð með fyrirliggjandi verkefni í tímum.

X

Rannsóknir og siðfræði (MVS211F)

Viðfangsefni
Fjallað verður um siðfræði rannsókna með sérstakri áherslu á siðferðileg álitamál tengd rannsóknum í félagsvísindum. Rætt verður um góða starfshætti og siðferðileg álitamál í rannsóknum. Áhersla verður á bæði megindlegar og eigindlegar rannsóknir. Ræddar verða nýjar breytingar á íslensku persónuverndarlöggjöfinni og hvernig hún hefur áhrif á rannsóknir.  Helstu starfandi siðanefndir í íslensku rannsóknarumhverfi verða kynntar.

X

Hlutverk og stefnumótun alþjóðastofnana (ASK201F)

Alþjóðastofnunum hefur fjölgað verulega frá lokum síðari heimsstyrjaldar og samskipti ríkja fara í vaxandi mæli fram innan veggja þeirra. Í námskeiðinu verður gerð grein fyrir kenningum um eðli og hlutverk alþjóðastofnana og þeim ferlum sem stjórna starfsemi þeirra.

Í stað þess að fjalla sérstaklega um sögu og skipulag einstakra stofnana, mun þetta námskeið leggja áherslu á að kanna hið pólitíska kerfi sem liggur til grundvallar samstarfs ríkja innan alþjóðastofnana. Að hvaða leyti eru alþjóðastofnanir sjálfstæðir aðilar í alþjóðakerfinu?  Hverjir hafa áhrif á alþjóðastofnanir og hvernig gera þeir það? Hvernig eru alþjóðastofnanir fjármagnaðar og hvaða áhrif hefur það á rekstur þeirra? Hvers konar fólk vinnur í alþjóðastofnunum og hvaða áhrif hefur það á stofnanirnar sem það vinnur hjá? Þessum, og fleiri, spurningum verða gerð skil á námskeiðinu.

Nemendur munu kynnast þeim margvíslegu rannsóknaraðferðum sem nýttar eru til að svara þessum spurningum. Lesefni námskeiðsins er fjölbreyttt og við munum m.a. nýta okkur sögulegar rannsóknir, tilviksrannsóknir,  og bæði eigindlegar og megindlegar fræðigreinar og bókakafla. Lögð verður sérstök áhersla á nýlegar rannsóknir á sviði alþjóðastjórnmála svo nemendur fá góða yfirsýn yfir stöðu fræðasviðsins. Markmið námskeiðsins er því tvíþætt: í fyrsta lagi, að nemendur öðlist skilning á þeim þáttum, bæði pólitískum og stjórnsýslulegum, sem stýra starfsemi alþjóðastofnana og, í öðru lagi, að gera nemendum kleift að kryfja og vinna með fjölbreyttar rannsóknir á sviði alþjóðastofnana í sinni eigin rannsóknarvinnu.

Námskeiðið byggir á helstu kenningum í alþjóðasamskiptum en ekki er gert ráð fyrir að nemendur búi yfir þekkingu á einstökum stofnunum umfram það sem almennt mætti telja eðlilegt af nemanda með áhuga á alþjóðamálum. Þar sem við á verður bætt við ítarefni fyrir á sem þurfa að kynna sér grunnstarfsemi einstakra stofnana betur. Áhersla verður lögð á stóru alþjóðlegu stofnanirnar, eins og Sameinuðu þjóðirnar, Alþjóðabankann og Alþjóðagjaldeyrissjóðinn, en við munum einnig fjalla um svæðisbundnar stofnanir, eins og Evrópuráðið, alþjóðleg félagasamtök (INGOs) og aðkomu einkaaðila að alþjóðakerfinu.

X

Hagnýt fjölvíð aðhvarfsgreining og gagnavinnsla (NÆR506M)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning og færni nemenda í að greina og vinna úr rannsóknargögnum svo þeir séu betur undir það búnir að leysa slík verkefni í framhaldsnámi og vinnu. Farið verður ítarlega yfir þær aðferðir sem mest eru notaðar við greiningar á faraldsfræðigögnum með það að markmiði að nemendur geti sjálfir beitt þeim og geti gengið úr skugga um að allar forsendur haldi.

Í  hverjum tíma leggur kennari fyrir verkefni sem byggja á gögnum úr fyrri rannsóknum sem framkvæmdar hafa verið á rannsóknarstofu í næringarfræði. Farið verður sameiginlega yfir helstu atriði og forsendur hvers verkefnis. Nemendur eiga að greina gögnin m.v. fyrirfram gefnar spurningar. Við tölfræðigreiningar verður mest notast við SPSS en einnig verður SAS kynnt til sögunnar.

X

Alþjóðaheilsa (LÝÐ045F)

Námskeiðið fjallar um lýðheilsu í hnattrænu samhengi, sögu og áherslur. Fjallað verður um Heimsmarkmið Sameinuðu þjóðanna og stefnu Íslands í innleiðingu þeirra. Einnig munu sérfræðingar á hverju sviði, íslenskir og erlendir, fjalla um viðfangsefni innan alþjóðaheilsunnar, svo sem heilbrigðisvísa; sjúkdómsbyrði og áhrifaþætti heilsu í löndum heimsins sem búa við fátækt og ójöfnuð og þær leiðir sem gætu stuðlað að bættri heilbrigðisþjónustu og auknu heilbrigði; áhrif öryggis og átaka á heilsu; og heilsuáhrif hamfara.

Stefnt verður á að nemendum verði boðið í vettvangsheimsókni til stofnana sem koma að stefnu Íslands í alþjóðastarfi og móttöku flóttamanna.

X

Ónæmisfræði (LÆK024M)

Ónæmiskerfið, líffæri og frumur. Ósérhæfðar varnir, átfrumur, kompliment, bólgusvör. Sérhæfðar varnir, þroskun og sérhæfing eitilfruma. Sértækni og greining eitilfrumna, starfsemi B- og T-frumna. Ónæmissvör, ónæmisminni, slímhúðarónæmi. Sjálfsþol og stjórnun ónæmissvara. Ónæmisbilanir, ofnæmi, sjálfsofnæmi og líffæraflutningar. Meðferð sjálfsofnæmis- og ofnæmissjúkdóma. Bólusetningar og varnir gegn smitsjúkdómum. Ónæmisfræðilegar greiningaraðferðir. Nemendafyrirlestrar um valdar vísindagreinar og umræður undir leiðsögn kennara.

Valnámskeið. Námsbrautir: læknisfræði, líffræði, lífefnafræði, matvæla- og næringarfræði og skyldar greinar

X

Heilbrigðis- og lífssiðfræði (HSP823M)

Fjallað verður um nokkur helstu álitamál á sviði lífsiðfræði á síðustu árum, einkum í tengslum við þróun á sviði erfðavísinda og erfðarannsókna og hugsanleg áhrif þeirra á heilbrigðisþjónustu og heilbrigðisstefnu.

Námskeiðið verður kennt samþjappað frá 2.–25. mars. Fyrirlestrar eru á þriðjudögum og fimmtudögum 15–17:20. 

Í lok námskeiðsins verður haldin málstofa með framsögum nemenda og verður tilhögun hennar ákveðin í samráði við nemendur. 

X

Erfðamengja- og lífupplýsingafræði (LÍF659M)

Erfðamengjafræði og lífupplýsingafræði samþættast á margvíslega vegu. Erfðatækni opnaði möguleika á raðgreiningu erfðamengja, greiningum á tjáningar- og prótínmengjum. Með raðgreiningum á erfðamengjum þúsundum lífvera opnast möguleikar á að nýta upplýsingarnar til að öðlast þekkingu og skilning á líffræðilegum fyrirbærum. Samanburðaraðferð þróunarkenningar Darwins er fræðilegur grundvöllur fyrir greiningar á slíkum upplýsingum. Sameiginlegir eiginleikar varðveittir í mismunandi lífverum eiga sér grunn í varðveittum hlutum erfðamengja. Að sama skapi liggja rætur nýjunga í svipfari oft í hlutum erfðamengja sem eru mismunandi á milli tegunda. Það á jafnt við um eiginleika dýra, plantna, örvera og fruma, þroskunar og ensímkerfa.

Námskeiðið fjallar um hugmyndafræði og aðferðafræði til samanburðar, um greiningu erfðamengja einstakra lífvera (genomics), umhverfiserfðamengja (metagenomics) og tjáningarmengja (transcriptome) til að svara líffræðilegum, læknisfræðilegum og hagnýtum spurningum. Fyrirlestrar verða um, byggingu og raðgreiningu erfða-, tjáningar- og prótínmengja, sameindaþróun, ólíkar gerðir lífupplýsinga, gagnagrunna, skeljaforrit, inngang að python og R umhverfinu, keyrslu forrita og breytingar á þeim. Æfingar: Sækja gögn í gagnagrunna, Blast, samraðanir og pússlun mengja, samanburður erfðamengja tegunda og greining erfðabreytileika innan tegunda. Unnið verður með gagnagrunna, m.a. flybase, Genebank, ENSEMBL og E.coli. Gögn verða sótt með Biomart og Bioconductor, og fjallað um áreiðanleika gagna í gagnagrunnum. Kynnt verða algrímar er liggja til grundvallar leitar-forrita og forrit kynnt sem hægt er að keyra yfir vefinn, grunnatriði Python-forritunar, opinn hugbúnaður á UNIX/Linux, uppsetning hugbúnaðar af vefnum á eigin tölvum. Greining gagna úr RNA-seq, RADseq og heilraðgreiningum.

Nemendur vinna smærri og stærri verkefni og skila, og kynna munnlega niðurstöður úr stóra verkefninu. Í umræðufundum verða frumheimildir ræddar.

Öll fög eru skyldufög nemaVValfagBBundið val er háð skilyrðum ENámskeiðið er ekki kennt á misserinuNámsleiðin í Kennsluskrá
X

Hagnýtt línuleg tölfræðilíkön (STÆ312M)

Í námskeiðinu er fjallað um einfalda og fjölvíða aðhvarfsgreiningu ásamt fervikagreiningu (ANOVA) og samvikagreiningu (ANCOVA). Að auki er farið í tvíkosta aðhvarfsgreiningu (binomial regression) og rætt um hugtök því tengt, svo sem gagnlíkindi (odds) og gagnlíkindahlutfall (odds ratio).
Námskeiðið er framhald af dæmigerðu grunnnámskeiði í tölfræði sem kennd eru á hinum ýmsu sviðum skólans. Farið verður í aðferðir til að meta stika í línulegum líkönum, hvernig smíða má öryggisbil og kanna tilgátur fyrir stikana, hverjar forsendur líkananna eru og hvað hægt sé að gera sé þeim ekki fullnægt. Verkefni eru unnin í tölfræðihugbúnaðinum R.

X

Líftölfræði II (Klínísk spálíkön) (LÝÐ301F)

Námskeiðið er beint framhald af Líftölfræði I og veitir nemendum praktíska handleiðslu í tölfræðiúrvinnslu í eigin rannsóknarverkefnum. Útreikningar á hlutfallslegri áhættu og leiðréttri hlutfallslegri áhættu. Fylgni og einföld aðhvarfsgreining, margvíð línuleg aðhvarfsgreining og lógistísk aðhvarfsgreining. Námskeiðið byggist á fyrirlestrum og dæmatímum. Í dæmatímunum verður notast við tölfræðiforritið R.

X

Málstofa nýnema í lýðheilsuvísindum, faralds- og líftölfræði (LÝÐ108F)

Námskeiðið undirbýr nemendur fyrir rannsóknartengt og þverfræðilegt framhaldsnám. Farið verður yfir ýmsar hagnýtar upplýsingar, fræðileg vinnubrögð og skipulag náms, heimildaleit og vísindalæsi m.ö. Nemendur fá einnig nauðsynlega undirstöðuþjálfun í tölfræðiforritinu R.

X

Faraldsfræði - megindleg aðferðafræði (LÝÐ107F)

Námskeiðið er inngangur að faraldsfræðilegum rannsóknaraðferðum og nálgun orsaka. Námskeiðið gefur yfirlit yfir mælingar á tíðni sjúkdóma, áhættu og afstæðri áhættu, gerðir faraldsfræðilegra rannsókna (tilraunir og íhlutandi rannsóknir, hóprannsóknir, tilfella-viðmiðsrannsóknir). Áhersla er lögð á kerfisbundna skekkjuvalda og á aðferðir til að sneiða hjá þeim á undirbúningsstigi rannsókna svo og í úrvinnslu gagna. Nemendur fá þjálfun í því að ritrýna faraldsfræðilegar rannsóknarniðurstöður.

X

R forritun (MAS102M)

Í námskeiðinu munu nemendur framkvæma hefðbundnar tölfræðiaðferðir á raunverulegum gagnasöfnum. Áhersla verður lögð á fjölbreytu aðhvarfsgreiningu (e. multiple linear regression). Nemendur beita fáguðum aðferðum við myndræna framsetningu sem og sjálfvirka skýrslugerð. Námsmat verður í formi raunhæfra verkefnia þar sem nemendur framkvæma ofangreind atriði á raunverulegum gagnasöfnum með það fyrir augum að svara rannsóknarspurningum.

X

Tölfræðiráðgjöf (MAS201M)

Þáttakendur í námskeiðinu öðlast þjálfun í hagnýtum tölfræðiaðferðum eins og þeim er beitt við tölfræðiráðgjöf. Þáttakendur fá að kynnast raunverulegum tölfræðilegum verkefnum með því að aðstoða nemendur í ýmsum deildum skólans. Þáttakendur kynna verkefnin í námskeiðinu, ræða úrlausnarmöguleika og aðstoða síðan nemendurna við úrvinnslu með R og túlkun niðurstaðna.

X

LÍftölfræði III (Lifunargreining) (LÝÐ079F)

Námskeiðið fjallar um tölfræðigreiningu á nýgengi (incidence) og eftirfylgnitíma (survival time) í ferilrannsóknum. Kennd verður notkun Poisson aðhvarfsgreiningarlíkana og aðferða í lifunargreiningu (survival analysis) eins og Kaplan-Meier aðferðarinnar (log-rank), Cox aðhvarfsgreiningar, Poisson aðhvarfsgreiningar og líkana með óstikuðum hættuföllum. Notast verður við tölfræðiforritin R. 

X

Verklag í vísindum (LÝÐ202F)

Námskeiðið veitir hagnýta leiðsögn við undirbúning rannsóknar. Heimildaöflun, tilgátuþróun og gerð yfirlitsgreinar (systematic critical review) á fræðasviði fyrirhugaðaðrar rannsóknar. Nemendur fá einnig þjálfun í að vinna rannsóknaráætlun og kynna hana.

Námskeiðið er ætlað nemendum á meistara- eða doktorsstigi sem hafa valið sér svið/rannsóknarspurningu lokaverkefnis.

X

Viðfangsefni í faraldsfræði (Faraldsfræði III) (LÝÐ097F)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning nemenda á sérstökum sviðum innan faraldsfræði og að efla hæfni nemenda í að meta gæði og túlka niðurstöður faraldsfræðilegra rannsókna.

Námskeiðið mun fjalla ítarlega um sérstök svið innan faraldsfræðinnar.  Fjallar verður um faraldsfræði erfða, næringar, fæðinga, lyfja, krónískra sjúkdóma og smitsjúkdóma.

X

Grundvöllur tölfræðinnar (STÆ313M)

Sennileiki, tæmandi stærð, tæmanleikareglan, þvælistiki, skilyrðingarreglan, óbreytileikareglan, sennileikafræði. Tilgátupróf, einfaldar og samsettar tilgátur, Neyman-Pearson-setningin, styrkleiki, UMP-próf, óbreytileg próf. Umröðunarpróf, sætispróf. Bilmat, öryggisbil, öryggisstig, öryggissvæði. Punktmat, bjagi, meðalferskekkja. Verkefnum er skilað með notkun LaTeX og gilda 20% af lokaeinkunn.

X

Lífmælingar (LÍF127F)

 Tölulegar aðferðir eru nauðsynlegur hluti margra greina líffræðinnar og nýtast við högun tilrauna og athugana, samantekt niðurstaðna og greiningu þeirra. Nemendur læra þessar aðferðir og meðhöndla fjölbreytt gögn úr líffræði, auk þess að fá þjálfun í að túlka niðurstöður mismunandi aðferða. Helstu aðferðir eru sennileikamat,  línuleg líkön, aðhvarf og fervikagreining og alhæfð línuleg líkön til að greina talningar. Fjölbreytugreining. Endursýnataka (skóþvengur og umröðunarpróf). Kennt verður að nota  tölfræðiforritið R til að framkvæma þær aðferðir sem fjallað er í fyrirlestrum.  Nemendur leysa verkefni sem byggja á líffræðilegum rannsóknum og fá ítarlega þjálfun í notkun R. Greining  á eigin gögnum eða viðameira gagnasetti sem tekið er saman í skýrslu og kynnt í fyrrlestri.

Námsmat: Verkefni 50%  og skriflegt próf 50%. Nemandi þarf að ná lágmarkseinkunn í báðum prófþáttum.

X

Lýðheilsa: Vísindi, stjórnmál, forvarnir (LÝÐ101F)

Í námskeiðinu er farið yfir skilgreiningar, sögu, markmið, gildissvið, siðfræði og aðferðir lýðheilsuvísinda svo og íslensk- og alþjóðleg lög og sáttmála sem tengjast lýðheilsu. Nokkur áhersla er lögð á lýðheilsu og heilbrigðisvísa í alþjóðlegu samhengi en einnig á íslenska heilbrigðiskerfið, stjórnun og fjármögnun þess svo og samanburð við heilbrigðiskerfi annara þjóða. Ennfremur er farið yfir söfnun heilbrigðisupplýsinga á Íslandi sem á alþjóðavísu og nýtingu þeirra til rannsókna og stefnumótunar í heilbrigðismálum. Einnig er lögð áhersla á þau svið lýðheilsu sem eru á döfinni hverju sinni.

X

Líkön fyrir undirliggjandi breytur I (SÁL138F)

Fjallað verður um helstu líkön sem notuð eru til að vinna með undirliggjandi breytur í sálfræðilegum mælingum. Í fyrra námskeiðinu (Líkön fyrir undirliggjandi breytur I) verður unnið með staðfestandi þáttagreiningalíkön (confirmatory factor models) og formgerðarlíkön (ýmist þekkt sem structural equation models eða path model á ensku). Fjallað verður um forsendur líkananna, úrvinnsluaðferðir, túlkun niðurstaðna og leiðir til að vinna með gögn af ólíku tagi. Í síðara námskeiðinu (Líkön fyrir undirliggjandi breytur II) verður byrjað á að kynna aðferðir til að vinna með gögn þar sem mældar breytur eru flokkabreytur og þaðan farið yfir í náskyld líkön, svarferlalíkön (item response theory). Unnið verður með líkön fyrir tvíkosta gögn og algengustu líkön fyrir fjölkostagögn kynnt. Í seinni hluta námskeiðsins verða viðfangsefnin líkön fyrir langtímagögn sem nýta undirliggjandi breytur, þroskalíkön, (latent growth models), krosstengslalíkön (cross-lagged product models), og líkön fyrir þéttmælingagögn (Intensive longitudinal methods, einnig þekkt sem Daily-diary data, Ambulatory assessment eða Ecological-momentary data). Áhersla er lögð á hagnýta þjálfun í að greina gögn með þessum líkönum með verkefnum auk þess sem fjallað verðu um fræðilegan grunn líkana.

X

Hagnýt Bayesísk tölfræði (STÆ529M)

Markmið: Að kenna nemendum að beita ýmsum aðferðum úr Bayesískri tölfræði fyrir greiningu gagna. Námsefni: Fræðileg undirstaða Bayesískrar ályktunartölfræði, fyrirframdreifingar, gagnadreifingar og eftirádreifingar. Bayesísk ályktunartölfræði fyrir stika í einvíðum og margvíðum líkindadreifingum: tvíkosta-; normal-; Possion; veldis-; margvíð normal-; fjölkostadreifing.  Mat á gæðum líkans og samanburður á líkönum: Bayesísk p-gildi; deviance information criterion (DIC). Bayesísk hermun: Markov keðju Monte Carlo (MCMC) aðferðir; Gibbs sampler; Metropolis-Hastings skref; mat á samleitni. Línuleg líkön: normal línuleg líkön; stigskipt normal línuleg líkön; almenn línuleg líkön. Áhersla á greiningu gagna með forritum eins og Matlab og R.

X

Slembiþáttalíkön (MAS104M)

Í námskeiðinu er fjallað um fræði og hagnýtingu slembiþáttalíkana, sem og annarra líkana, til greiningar á háðum útkomubreytum.  Í námskeiðinu verður farið yfir aðferðir fyrir útkomur sem teljast samfelldar og normaldreifðar.  Í slíkum kringumstæðum þarf tölfræðilíkanið bæði að lýsa væntigildi útkoma og fylgni á milli þeirra.  Fræðin á bak við eru því umfram hefðbundina línulega aðhvarfsgreiningu. Til slíkrar greiningar þarf sérstakar tölfræðiaðferðir, sem helstu forrit bjóða uppá, eins og R, STATA og SAS.  Aðallega verður stuðst við R en önnur forrit kynnt til samanburðar eftir þörfum. 
Námskeiðið er kennt frá byrjun september til loka nóvember einu sinni í viku.  Stuðst verður við vendikennslu í námskeiðinu.  Námsefnið, bæði fyrirlestrar og lesefni, er allt á netinu (sjá annað lesefni) og ætlast er til að nemendur kynni sér það fyrir tíma og vinni svo í tímum við þær aðferðir sem eru til umfjöllunar á eigin tölvum.

X

Gerð sjálfsmatskvarða (SÁL139F)

Í þessu námskeiði er fjallað um gerð sjálfsmatskvarða. Kynntar verða fræðilegar undirstöður slíkra mælinga eins og klassíska raungildiskenningu (classical true score theory). Megináherslan verður á hagnýta þjálfun í gerð slíkra mælitækja, álitamál sem rannsakendur standa gjarnan frammi fyrir við gerð þeirra og lausnir á þeim ræddar.

X

Kennileg línuleg tölfræðilíkön (STÆ310M)

Einföld og fjölvíð aðhvarfsgreining, fervikagreining og samvikagreining, ályktanir, dreifni og samdreifni metla, mátpróf með frávika- og áhrifagreiningu, samtíma ályktanir. Almenn líkuleg líkön sem ofanvörp, fervikagreining sem sértilvik, samtíma öryggismörk á samanburðarföll. R notað í verkefnum. Lausnum verkefna er skilað i LaTeX og PDF.

Til viðbótar  er tekið efni eftir vali, t.d. útvíkkuð línuleg líkön (GLM), ólínuleg aðhvarfsgreining og/eða slembiþáttalíkön (random/mixed effects models) og/eða skóreimaaðferðir (bootstrap) o.s.frv.

Nemendur kynna lausnir verkefna, sem áður hefur verið skilað inn í gegnum vefsíðu.

Námskeiðið er kennt þegar ártalið er slétt tala.

X

Tímaraðagreining (IÐN113F)

Markmið: Að veita bæði hagnýta og fræðilega þekkingu í gerð líkana, mati á stikum og spám í kvikum kerfum. Námsefni: ARMAX og önnur hliðstæð ferli og helstu eiginleikar þeirra. Meðhöndlun á óstöðnuðum ferlum. Sjálffylgni- og samfylgniföll. Mismunandi aðferðir við rófgreiningar. Mat á stikum, þar á meðal aðferð minnstu kvaðrata og sennileikaaðferðin. Tölulegar aðferðir við lágmörkun markfalla. Fjallað er um ýmis vandamál sem geta komið upp við líkangerð, svo sem ef mælingar vantar eða þær eru óeðlilegar. Inngangur að ólínulegum tímaraðalíkönum. Stakræn kerfi á ástandsformi. Lögð er áhersla á að leysa hagnýt verkefni.

X

Mannerfðafræði (LÍF513M)

Fyrirlestrar: Erfðaháttur og ættartré. Skipulag erfðaefnis mannsins. Litningar, litningabreytingar, litningagallar. Staðsetning gena. Sambandsgreining /Tölfræðileg nálgun. Erfðagreining. Flóknir erfðagallar, erfðir og umhverfi. Erfðir og krabbamein. Genalækningar. Þróun mannsins og skyldra tegunda. Siðferðileg efni tengd mannerfðafræði, upplýst samþykki og persónuupplýsingar. Gert er ráð fyrir að nemendur hafi almenna undirstöðu í erfðafræði.

Verklegt: Túlkun gagna úr erfðagreiningingum, unnið með tjáningargögn, greining gagna úr litningalitunum, unnið með gögn úr kortlagningu á erfðaþáttum.

X

Línuleg líkön með slembiþáttum (STÆ004F)

Línuleg líkön, margvíða normal dreifingin, stigskipt líkön, línuleg líkön með slembiþáttum, skilyrt sennileikamat, óbjagaðir línulegir metlar, bayesísk ályktunartölfræði, tölfræðileg ákvörðunarfræði, Markov keðjur, Monte Carlo heildun, vigtuð hermun, Markov keðju Monte Carlo hermun, Gibbs hermun, Metropolis-Hastings hermun.

X

Aðferðir í faraldsfræði (Faraldsfræði II) (LÝÐ085F)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning nemenda á ítarefnum í faraldsfræði og að efla hæfi nemenda í að meta gæði og túlka niðurstöður faraldsfræðilegra rannsókna.

Námskeiðið mun fjalla ítarlega um framhaldsaðferðir í faraldsfræði.  Fjallar verður um áhrif jákvæðrar og neikvæðrar blöndunar (positive and negative confounding), pörun (matching), líkindaskor (propensity score), áhrifsbreytingu (effect modification and interaction), nýlegar aðferðir til að takast á við blöndun (instrumental variables), orsakamyndir (causal diagrams), og hvað á að gera þegar gögn vantar í rannsóknina (missing data). Teknar verða fyrir vísindagreinar sem tengjast faraldsfræðilegum álitamálum í rannsóknum og þær ræddar ítarlega.

X

Hagnýt fjölvíð aðhvarfsgreining og gagnavinnsla (NÆR506M)

Markmið námskeiðsins er að auka skilning og færni nemenda í að greina og vinna úr rannsóknargögnum svo þeir séu betur undir það búnir að leysa slík verkefni í framhaldsnámi og vinnu. Farið verður ítarlega yfir þær aðferðir sem mest eru notaðar við greiningar á faraldsfræðigögnum með það að markmiði að nemendur geti sjálfir beitt þeim og geti gengið úr skugga um að allar forsendur haldi.

Í  hverjum tíma leggur kennari fyrir verkefni sem byggja á gögnum úr fyrri rannsóknum sem framkvæmdar hafa verið á rannsóknarstofu í næringarfræði. Farið verður sameiginlega yfir helstu atriði og forsendur hvers verkefnis. Nemendur eiga að greina gögnin m.v. fyrirfram gefnar spurningar. Við tölfræðigreiningar verður mest notast við SPSS en einnig verður SAS kynnt til sögunnar.

X

Hagnýt gagnagreining (MAS202M)

Námskeiðið fjallar um tölfræðiúrvinnslu í forritinu R. Gert er ráð fyrir að nemendur hafi grunnþekkingu í tölfræði og tölfræðihugbúnaðnum R. Æskilegt er að nemendur þekki til margbreytu aðhvarfsgreiningar (e. multiple linear regression). Nemendur læra að beita hinum ýmsu tölfræðiaðferðum í R (ss. classification methods, resampling methods, linear model selection og tree-based methods). Námskeiðið er kennt á tólf vikum og verður það á vendikennsluformi þar sem nemendur lesa námsefni og horfa á myndbönd áður en þeir mæta í tíma og fá svo aðstoð með fyrirliggjandi verkefni í tímum.

X

Erfðamengja- og lífupplýsingafræði (LÍF659M)

Erfðamengjafræði og lífupplýsingafræði samþættast á margvíslega vegu. Erfðatækni opnaði möguleika á raðgreiningu erfðamengja, greiningum á tjáningar- og prótínmengjum. Með raðgreiningum á erfðamengjum þúsundum lífvera opnast möguleikar á að nýta upplýsingarnar til að öðlast þekkingu og skilning á líffræðilegum fyrirbærum. Samanburðaraðferð þróunarkenningar Darwins er fræðilegur grundvöllur fyrir greiningar á slíkum upplýsingum. Sameiginlegir eiginleikar varðveittir í mismunandi lífverum eiga sér grunn í varðveittum hlutum erfðamengja. Að sama skapi liggja rætur nýjunga í svipfari oft í hlutum erfðamengja sem eru mismunandi á milli tegunda. Það á jafnt við um eiginleika dýra, plantna, örvera og fruma, þroskunar og ensímkerfa.

Námskeiðið fjallar um hugmyndafræði og aðferðafræði til samanburðar, um greiningu erfðamengja einstakra lífvera (genomics), umhverfiserfðamengja (metagenomics) og tjáningarmengja (transcriptome) til að svara líffræðilegum, læknisfræðilegum og hagnýtum spurningum. Fyrirlestrar verða um, byggingu og raðgreiningu erfða-, tjáningar- og prótínmengja, sameindaþróun, ólíkar gerðir lífupplýsinga, gagnagrunna, skeljaforrit, inngang að python og R umhverfinu, keyrslu forrita og breytingar á þeim. Æfingar: Sækja gögn í gagnagrunna, Blast, samraðanir og pússlun mengja, samanburður erfðamengja tegunda og greining erfðabreytileika innan tegunda. Unnið verður með gagnagrunna, m.a. flybase, Genebank, ENSEMBL og E.coli. Gögn verða sótt með Biomart og Bioconductor, og fjallað um áreiðanleika gagna í gagnagrunnum. Kynnt verða algrímar er liggja til grundvallar leitar-forrita og forrit kynnt sem hægt er að keyra yfir vefinn, grunnatriði Python-forritunar, opinn hugbúnaður á UNIX/Linux, uppsetning hugbúnaðar af vefnum á eigin tölvum. Greining gagna úr RNA-seq, RADseq og heilraðgreiningum.

Nemendur vinna smærri og stærri verkefni og skila, og kynna munnlega niðurstöður úr stóra verkefninu. Í umræðufundum verða frumheimildir ræddar.

X

Sameindaerfðafræði (LÍF644M)

Fyrirlestrar: Sameindagrunnur lífsins (efnatengi, lífefni, bygging stórsameinda DNA, RNA og próteina). Efðamengi dreifkjörnunga og heilkjörnunga. Skipulag erfðaefnisins, litningar, litni og litnisagnir. Stjórn DNA eftirmyndunar og frumuhringsins. DNA eftirmyndun. Aðskilnaður litninga og frumuskipting. Umritun. Stjórn umritunar. Verkun RNA sameinda. Þýðing mRNA í prótein. Stjórnkerfi þýðingar. Hlutverk RNA sameinda í stjórn genatjánigar. Prótein-umbreytingar og umferðarstjórn innan frumna. DNA skemmdir, varðstöðvar og DNA viðgerðir. Endurröðun og viðgerðir á tvíþátta DNA brotum. Stökklar og staðbundin endurröðun. Helstu aðferðir sameindalíffræðinnar og tilraunalífverur.

Umræðutímar: Nemendur hafa framsögu um og ræða valdar rannsóknagreinar og skila inn útdrætti úr greininni.

Verklegar æfingar: Unnið verður að verkefni í sameindaerfðafræði sem tengist rannsóknum kennara og býður upp á notkun helstu aðferða sameindaerfðafræðinnar svo sem genaferjun, DNA mögnun og raðgreiningu, ummyndun og einangrun plasmíða, skerðikortlagningu, og rafdrátt bæði kjarnsýra og próteina.

Próf: Verklegt 10%, umræðufundir og skrifleg verkefni 15%, skriflegt próf 75%.

X

Slembiferli (STÆ415M)

Inngangsatriði slembiferla með megináherslu á Markovkeðjur.

Viðfangsefni: Hittitími, stöðuþáttun, óþáttanleiki, lota, endurkvæmni (jákvæð og núll-), hverfulleiki, tenging, endurnýjun, jafnvægi, tíma-viðsnúningur, tenging úr fortíðinni, greinaferli, biðraðir, martingalar, Brownhreyfing.

X

Grundvöllur líkindafræðinnar (STÆ418M)

Líkindi á grundvelli mál- og tegurfræði.

Viðfangsefni: Líkindi, útvíkkunarsetningar, óhæði, væntigildi. Borel-Cantelli-setningin og 0-1 lögmál Kolmogorovs.  Ójöfnur og hin veiku og sterku lögmál mikils fjölda. Samleitni í hverjum punkti, í líkindum, með líkunum einn, í dreifingu og í heildarviki. Tengiaðferðir. Höfuðmarkgildissetningin. Skilyrt líkindi og væntigildi.

X

Erfðamengja- og lífupplýsingafræði (LÍF659M)

Erfðamengjafræði og lífupplýsingafræði samþættast á margvíslega vegu. Erfðatækni opnaði möguleika á raðgreiningu erfðamengja, greiningum á tjáningar- og prótínmengjum. Með raðgreiningum á erfðamengjum þúsundum lífvera opnast möguleikar á að nýta upplýsingarnar til að öðlast þekkingu og skilning á líffræðilegum fyrirbærum. Samanburðaraðferð þróunarkenningar Darwins er fræðilegur grundvöllur fyrir greiningar á slíkum upplýsingum. Sameiginlegir eiginleikar varðveittir í mismunandi lífverum eiga sér grunn í varðveittum hlutum erfðamengja. Að sama skapi liggja rætur nýjunga í svipfari oft í hlutum erfðamengja sem eru mismunandi á milli tegunda. Það á jafnt við um eiginleika dýra, plantna, örvera og fruma, þroskunar og ensímkerfa.

Námskeiðið fjallar um hugmyndafræði og aðferðafræði til samanburðar, um greiningu erfðamengja einstakra lífvera (genomics), umhverfiserfðamengja (metagenomics) og tjáningarmengja (transcriptome) til að svara líffræðilegum, læknisfræðilegum og hagnýtum spurningum. Fyrirlestrar verða um, byggingu og raðgreiningu erfða-, tjáningar- og prótínmengja, sameindaþróun, ólíkar gerðir lífupplýsinga, gagnagrunna, skeljaforrit, inngang að python og R umhverfinu, keyrslu forrita og breytingar á þeim. Æfingar: Sækja gögn í gagnagrunna, Blast, samraðanir og pússlun mengja, samanburður erfðamengja tegunda og greining erfðabreytileika innan tegunda. Unnið verður með gagnagrunna, m.a. flybase, Genebank, ENSEMBL og E.coli. Gögn verða sótt með Biomart og Bioconductor, og fjallað um áreiðanleika gagna í gagnagrunnum. Kynnt verða algrímar er liggja til grundvallar leitar-forrita og forrit kynnt sem hægt er að keyra yfir vefinn, grunnatriði Python-forritunar, opinn hugbúnaður á UNIX/Linux, uppsetning hugbúnaðar af vefnum á eigin tölvum. Greining gagna úr RNA-seq, RADseq og heilraðgreiningum.

Nemendur vinna smærri og stærri verkefni og skila, og kynna munnlega niðurstöður úr stóra verkefninu. Í umræðufundum verða frumheimildir ræddar.

X

Reiknirit í lífupplýsingafræði (TÖL604M)

Efni námskeiðsins eru helstu reiknirit sem notuð eru í lífupplýsingafræði. Í upphafi er stutt yfirlit yfir erfðamengjafræði og reiknirit fyrir nemendur af öðrum sviðum. Námskeiðinu er skipt upp í nokkrar einingar og er hverri ætlað að fara yfir einstök verkefni í lífupplýsingafræði sem mótast af rannsóknarverkefnum. Hver eining samanstendur af verkefnislýsingu og aðferðum sem beitt er við úrlausn. Viðfangsefnin verða m.a. mynstraleit, strengjafjarlægð, samröðun gena og erfðamengja, þyrpingagreining, raðgreining og myndun erfðamengja og að lokum aðferðir við úrvinnslu úr háhraðaraðgreiningar gögnum.

Öll fög eru skyldufög nemaVValfagBBundið val er háð skilyrðum ENámskeiðið er ekki kennt á misserinuNámsleiðin í Kennsluskrá

Hvað segja nemendur?

Erla Rut Árnadóttir
Ingibjörg Magnúsdóttir
Erla Rut Árnadóttir
Líftölfræði, MS

Líftölfræðin höfðaði til mín meðal annars vegna þverfræðilegrar nálgunar námsins, sem gerði það að verkum að ég gat sniðið það vel að mínu áhugasviði og styrkleikum. Í gegnum námið þróaði ég með mér öfluga færni í ýmis konar tölfræðiúrvinnslu og rannsóknarvinnu almennt. Nemendur og kennarar koma úr öllum mögulegum áttum, sem kynnir mann fyrir fjölbreyttum hugmyndum og gefur manni verðmæta innsýn inn í ólík fræðasvið.

Ingibjörg Magnúsdóttir
Líftölfræði, MS

Eftir að hafa lokið grunnnámi í verkfræði vildi ég nýta stærðfræðiþekkingu mína á sviði heilsu og valdi því MS nám í líftölfræði. Bakgrunnur minn hefur nýst vel þó ég sé ekki með grunn í náttúru- eða heilbrigðisvísindum. Námið hefur gengið mjög vel með leiðsögn frábærra kennara og hef ég fengið mikið svigrúm til að aðlaga námið að mínu áhugasviði.

Hafðu samband

Miðstöð í lýðheilsuvísindum

Sturlugata 8, 102 Reykjavík
Sími 525 4956
Netfang: publichealth@hi.is 

Opið mánu- til fimmtudaga 10-16 og föstudaga 10-12.

Fylgstu með okkur
 Facebook Logo Twitter PNG, Logo Twitter Transparent Background - FreeIconsPNGTwitter

""

Hjálplegt efni

Ertu með fleiri spurningar? Hér finnurðu svör við ýmsum þeirra og upplýsingar um ýmislegt annað sem gott er að hafa í huga þegar þú velur nám.