Scientific Software and Databases

Diese Lehrveranstaltung wird im Rahmen des internationalen Doktoratsprogramms der Medizinischen Universität Wien in englischer Sprache abgehalten und zählt zu den Propädeutika-Seminaren, deren Ziel es ist Kompetenzen zu vermitteln, die für alle thematischen Programme des PhD-Programms von Bedeutung sind. Dabei wird ein völlig neues Konzept der Vermittlung von Computer- und Software-Kompetenzen umgesetzt, bei dem die Studierenden anstatt einer Prüfung Online-Aufgaben über eine Moodle-Plattform zu erfüllen haben, im Laufe derer sie all jene Kompetenzen erwerben und bestätigen, die im Verlauf des Seminars unterrichtet werden. Zusätzlich wird das Seminar aufgenommen und die Inhalte sind als Videos über die Lernplattform zugänglich. Die Inhalte der Lehrveranstaltung beginnen mit der spezifischen wissenschaftlichen Nutzung von Textverarbeitungsprogrammen im Zusammenhang mit Literatur-Datenbanken (wie PubMed) und Zitierungssoftware. Dabei wird einerseits die weit verbreitete Software Microsoft-Word vermittelt (mit einem Fokus auf jene Aspekte, die für das Verfassen und Korrigieren wissenschaftlicher Texte wichtig sind), andererseits werden aber auch bewusst frei verfügbare Open Source Software-Pakete vermittelt (wie etwa Openoffice oder Libreoffice) und es werden auch moderne Online-Plattformen beschrieben, die besonders für kooperatives Arbeiten an gemeinsamen Texten geeignet sind (wie etwa Google Docs oder Onlyoffice). Auch bei der Vermittlung von Zitierungssoftware wird neben der Beschreibung kommerzieller Programme (wie Endnote) bewusst auf frei zugängliche Plattformen eingegangen (wie etwa Sciwheel, Mendeley oder Zotero), um allen Studierenden einen Zugang zu diesen wichtigen Arbeitsabläufen zu ermöglichen. Die zentrale Literaturdatenbank Pubmed wird im Detail beschrieben und es werden auch komplexe Suchstrategien vermittelt, um möglichst rasch aus der großen Zahl wissenschaftlicher Abstracts, die für eine Fragestellung relevanten Publikationen zu finden.

Die mit diesen Inhalten verbundene Onlineaufgabe, erfordert eine professionelle und koordinierte Nutzung der vorgestellten Instrumente und Datenbanken, um die gestellte Aufgabe erfüllen zu können.

Als nächster Themenblock werden Tabellenkalkulationsprogramme behandelt - mit einem Fokus auf MS-Excel, wobei auf die spezifischen Anforderungen der wissenschaftlichen Nutzung im Detail eingegangen wird. Es werden z.B. die Analyse-Möglichkeiten genauer erklärt, und Wege gezeigt, wie komplexe Aufgaben, wie etwa nicht-lineare Regressionsanalysen (Curve Fitting) unter Verwendung von Variablen und Gleichungen mit diesem weit verbreiteten Programm durchgeführt werden können. Es wird außerdem auch unterrichtet, welche Visualisierungsmöglichkeiten die Software bietet, und wie Daten aus anderen Quellen in das Programm importiert werden können. Dieser Themenblock wird noch durch die Vermittlung kommerzieller wissenschaftlicher Software (wie GraphPad Prism, Sigmaplot oder CurveExpert) ergänzt. Die Online-Aufgabe zu diesem Themenbereich stellt eine spezifische wissenschaftliche Frage und erfordert den kompetenten Einsatz von MS-Excel, um eine nicht-lineare Kurvenanpassung vorzunehmen.

Im Anschluss daran wird die große, umfassende Open-Source Plattform „R-Bioconductor“ behandelt, und es wird spezifisch darauf eingegangen, wie diese Plattform auch von Personen ohne spezielle IT-Ausbildung über die Nutzer-Oberfläche RStudio und Pakete wie GGPLOT2 eingesetzt werden kann, um multi-faktorielle wissenschaftliche Daten professioneller als mit MS-Excel oder anderen Tabellenkalkulationsprogrammen visualisieren zu können. Nach diesem Themenblock werden auch noch die anderen Microsoft-Office Programme behandelt – und es wird auch auf kompetente Text-Übersetzungsmöglichkeiten eingegangen.

Nachdem Verarbeitung und Analyse von Bilddaten eine große Rolle in der Wissenschaft spielen, wird danach das JAVA-basierte freie Software-Paket ImageJ im Detail erklärt – und vermittelt, wie man selbst Macro-Funktionen einsetzen kann, um spezielle Analyse-Aufgaben durchführen zu können. Diese Kompetenzen werden über eine Online-Aufgaben zur Analyse von Mikroskopie-Aufnahmen von Gewebe-Proben überprüft. Für die wissenschaftlichen-Bildanalyse wird zusätzlich noch die Open-Source Software CellProfiler behandelt, mit der tausende von Bildern automatisiert analysiert werden können.

Um das Fachwissen für die Erstellung publikationstauglicher Abbildungen zu vermitteln (inklusive der dafür geforderten ethischen Richtlinien zur Vermeidung unzulässiger Bild-Manipulationen), werden die frei erhältlichen Software-Pakete GIMP und Inkscape unterrichtet (bewusst als Alternativen zu den teuren, kommerziellen Programmen Adobe-Photoshop und -Illustrator). Dabei wird auch auf die Vorteile von Vektor-basierten Grafiken im Vergleich zu Bitmap-Grafiken eingegangen. Um den Studierenden zu vermitteln, wie bestimmte Computer-Programme auch abseits ihrer normalen Anwendung eingesetzt werden kann, werden die Möglichkeiten von Zytometrie-Software zur Darstellung von tausenden von Datenpunkten gezeigt (da damit z.B. auch klinische Studien mit zahlreichen Probanden visualisiert und analysiert werden können). Auch dafür wird Freeware eingesetzt, um Alternativen zu kostenpflichtigen kommerziellen Produkten aufzuzeigen. Die wissenschaftlichen Themen werden noch ergänzt durch Programme zur dreidimensionalen Darstellung molekularer Strukturen, sowie molekularbiologische Programme zur Darstellung und Analyse von DNA, RNA und Proteinen, sowie Plasmiden. Der letzte Teil der Lehrveranstaltung umfasst eine Beschreibung unterschiedlicher wissenschaftlicher Datenbanken – und Tipps, wie diese genutzt werden können. Dabei wird auch eine öffentlich zugängliche Plattform mit Genexpressionsdaten präsentiert (Gene Expression Omnibus), die es ermöglicht, die Ergebnisse früherer wissenschaftlicher Studien nach neuen Gesichtspunkten nochmal zu analysieren. Das soll auch zur Effizienzsteigerung in der Wissenschaft führen und vermeiden, dass kostspielige oder ethisch limitierte Studien (wie Tiermodelle oder klinische Studien) noch einmal durchgeführt werden, obwohl die Daten grundsätzlich von anderen bereits zur Verfügung gestellt wurden. Die meisten wissenschaftlichen Fachjournale verlangen inzwischen, dass solche Daten auf den entsprechenden frei zugänglichen Datenbanken deponiert werden – und die Studierenden sollen im Rahmen des Seminars auf die Vorteile dieser Open Data-Policy aufmerksam gemacht werden. Eine der von den Studierenden zu bewältigenden Online-Aufgaben umfasst eine derartige Re-Analyse vorhandener Genexpressionsdaten. Schließlich wird auch die freie Netzwerk-Analyse Plattform Cytoscape behandelt, die ursprünglich für molekulare Interaktionsdaten und Gen-Regulationsnetzwerke aufgebaut wurde – und es wird gezeigt, wie diese Software für völlig andere Daten, wie z.B. die Zusammenhänge zwischen Lebensstil-Faktoren und klinischen Parametern herangezogen werden kann. Zum Abschluss wird eine Online-Netzwerk-Analyse Plattform vorgestellt (NetworkAnalyst), mit der Genexpressionsdaten professionell analysiert und in einen biologischen Kontext gestellt werden können. Diese Plattform wird dann auch für die letzte Online-Aufgabe eingesetzt, bei der biologische Effekte inflammatorischer Aktivierung von Blutgefäßzellen untersucht werden.

Bei allen Online-Aufgaben besteht die Möglichkeit über ein Fragen/Antworten-Forum der Moodle Plattform mit dem Lehrenden und den anderen Studierenden zu interagieren, wenn es Unklarheiten gibt oder mehr Hilfe benötigt wird, um die Aufgabe zu lösen. Bei nicht vollständig oder korrekt erfüllten Aufgaben, gibt der Lehrende über die Plattform Kommentare und Erklärungen ab, die den Studierenden helfen sollen, die Aufgabe korrekt abzuschließen.

Die vorliegende Lehrveranstaltung erhielt bisher ausgezeichnetes Feedback von den Studierenden – und hat auch einen Ehrenpreis für exzellente Lehre an der Med. Universität Wien bekommen.