Methoden der Bioinformatik

NUMMER: 190502
KÜRZEL: BioInf2
MODULBEAUFTRAGTE:R: Prof. Dr. Axel Mosig
DOZENT:IN: Prof. Dr. Axel Mosig
FAKULTÄT: Fakultät für Biologie
SPRACHE: Englisch
SWS: 4
CREDITS: 5
WORKLOAD: 150h
ANGEBOTEN IM: jedes Sommersemester

BESTANDTEILE UND VERANSTALTUNGSART

PRÜFUNGEN

FORM: schriftlich
ANMELDUNG:
DATUM: 0000-00-00
BEGINN: 00:00:00
DAUER:
RAUM:

LERNFORM

Vorlesung und Übung

LERNZIELE

Die Studierenden erlernen interdisziplinäre Denkweisen und notwendige Grundkenntnisse,
um aktuelle Forschungsthemen der Bioinformatik verfolgen zu können (Vorlesung). Anhand
von Fragestellungen der Biologie werden Fähigkeiten des algorithmischen und statistischen
Modellierens und Problemlösens erworben (Übungsaufgaben).

INHALT

∙ Algorithmische und statistische Grundlagen der Bioinformatik (Reguläre Ausdrücke,
Endliche Automaten, Turing Maschinen, Komplexität, Dynamische Programmierung,
Maximum Likelihood, Hidden Markov Modelle, Poisson Prozesse)
∙ Algorithmen zur Analyse von Sequenz und Struktur von Bio-Molekülen; Rekonstruktion
evolutionärer Beziehungen zwischen Sequenzen und Strukturen

VORAUSSETZUNGEN

Keine

VORAUSSETZUNGEN CREDITS

Bestandene Modulabschlussprüfung

EMPFOHLENE VORKENNTNISSE

Grundkenntnisse in Biologie

LITERATUR

1. R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchinson, Biological Sequence Alignments, Cambridge
University Press, 2004.
2. N. Jones, P. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, 2004.
3. P. Pevzner, R. Shamir, Computing Has Changed Biology—Biology Education Must
Catch Up, Science 325(5940):541-542, 2009.
4. T.W. Tan, S.J. Lim, A.M. Khan, S. Ranganathan, A proposed minimum skill set for
university graduates to meet the informatics needs and challenges of the "-omics" era,
BMC Genomics 10(Suppl 3):S36, 2009.
Biologische Grundkenntnisse können ggf. durch entsprechende Online-Kurse erworben werden.

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