392189 Algorithms for Genome Rearrangement (V) (SoSe 2016)

Inhalt, Kommentar

Viele Fragestellungen in der Molekularbiologie, der Phylogenetik und der Biomedizin lassen sich durch den Vergleich von zwei oder mehr Genomen behandeln. Da ein globales Alignment von Genomen oft nicht möglich oder extrem aufwändig zu berechnen ist, wurden Vergleichsmethoden entwickelt, die auf der höheren Ebene der Reihenfolge der Gene oder anderer eindeutiger Genomabschnitte ansetzen.

In dieser Vorlesung werden verschiedene Modelle auf dieser höheren Ebene und darauf basierende Vergleichsmethoden behandelt. Wir beginnen mit einfachen Distanzmaßen wie der Breakpoint-Distanz, gefolgt von komplexeren Modellen wie der SCJ-, der DCJ-, der Inversions- und der allgemeinen Rearrangement-Distanz. Auch werden wir Methoden zum Auffinden von evolutionär konservierten, funktionellen Genclustern behandeln. Schließlich werden die Schwierigkeiten thematisiert, die auftreten, wenn sich vorab keine eindeutigen Genomabschnitte finden lassen, z.B. weil die Genome einzelne duplizierte Abschnitte enthalten.

Die behandelten Algorithmen sind meist kombinatorischer Natur, ähnlich wie in der Sequenzanalyse.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Notwendig: Algorithmen und Datenstrukturen (oder Vergleichbares).
Empfohlen: Sequenzanalyse und Grundlagen der Genomforschung.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

Zeige vergangene Termine >>

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-SAB_a Spezielle Algorithmen der Bioinformatik Ausgewählte Vorlesung zu Spezielle Algorithmen der Bioinformatik unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Spezielle Algorithmen; Angewandte Algorithmik Wahlpflicht 4. 6. 4 Vorlesung und Übung  
Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Nebenfach Angewandte Algorithmik Wahlpflicht 6. 4 Vorlesung und Übung  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Angewandte Algorithmik Wahlpflicht 6. 4 Vorlesung und Übung  
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Angewandte Algorithmik Wahlpflicht 2. 4 Vorlesung und Übung  

Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
Adresse:
SS2016_392189@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_70302741@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 11. Dezember 2015 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 2. Dezember 2015 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 2. Dezember 2015 
Art(en) / SWS
Vorlesung (V) / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=70302741
Seite zum Handy schicken
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code: QR-Code vergrößern
ID
70302741