Module 39-M-Inf-AG Algorithms in Genome Research

Die Studierenden sollen aktuelle bioinformatische Methoden der Genomforschung kennenlernen und praktische Erfahrung mit diesen sammeln. Dies umfasst sowohl die zugrundeliegenden mathematischen und algorithmischen Techniken als auch die Kenntnis geeigneter Softwarewerkzeuge, die diese Techniken implementieren. Im Praktikum sollen auch kleinere Eigenentwicklungen erstellt und an realen Daten getestet werden.
Während die Vorlesung zunächst einen Überblick über die existierenden Algorithmen gibt, werden im Praktikum verschiedene Softwarewerkzeuge kennengelernt, die diese Algorithmen implementieren. Dies geschieht in Form von 10-15 Praktikumsaufgaben, die mit Hilfe eines oder mehrerer Werkzeuge gelöst werden müssen, ggf. unter Zuhilfenahme selbstgeschriebener Skripte. Die Ergebnisse werden im Plenum präsentiert.

The students learn about up-to-date bionformtics methods in genome research. This covers basic mathematical and algorithmical skills and knowledge of suitable software tools that implement these techniques. In the practical course some smaller software tools will be implemented and tested with real data sets.
During the lecture the students get an overview of existing algorithms, in the exercises they learn about different software tools that implement these algorithms. This will happen with 10-15 laboratory exercises that have to be solved with the software tools, sometimes using of self-written scripts. The results will be presented in the plenum.

In diesem Modul werden verschiedene bioinformatische Techniken in der Genomforschung behandelt. Hierunter fallen Algorithmen zur Genomkartierung und -assemblierung, Methoden zur funktionellen Genomannotation, insbesondere Genvorhersage und -funktionsbestimmung, Verfahren zur Analyse von DNA-Microarrays und Massenspektren, Methoden und Modelle zur Proteinstrukturvorhersage sowie Algorithmen zum Vergleich zweier oder mehrerer Genome.

In this module different bionformatical techniques will be handled, e.g. algorithms for genome mapping and assembling, methods for functional genome annotation, in particular gene prediction and function identification, techniques for analyses of DNA-Microarrays and mass spectrums, methods and modells for protein structure prediction and algorithms for comparison with two or more genomes.

Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen, Sequenzanalyse und Genomforschung

Basic knowledge in Algorithms and Data Structures, Sequence Analysis and Genome Research

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