In diesem Modul werden anwendungsorientierte Einblicke in die bioinformatische Verarbeitung und Auswertung von Genom- und Postgenomdaten zur Adressierung aktueller biologischer Fragestellungen vermittelt. Ziel der Veranstaltung ist das Erlernen der Programmiersprache Python zur eigenständigen Erstellung von Skripten, sowie das Erlernen methodischer Ansätze bei der Auswertung von umfangreichen Datensätzen der funktionellen Genomik. Beispielhaft sollen Probleme aus realen Projekten durch die Teilnehmer insbesondere im Kontext der dramatisch angestiegenen Datenmengen in allen Bereichen der Postgenomik (Stichwort "Big Data") gemeinsam analysiert, bearbeitet und ausgewertet werden. Das Themenspektrum reicht hierbei von Datenformaten in der Bioinformatik über die Annotation von Genen/Genomen bis zur Auswertung von Expressionsdaten (RNA-Seq) und Proteom-Datensätzen. Aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse sind die Studierenden in der Lage, eine Qualitätsabschätzung gewonnener Ergebnisse vorzunehmen. Durch in der Regel wöchentlich gestellte Übungsaufgaben wird die Fähigkeit überprüft, die Bedeutung und den Ablauf der praktischen Anwendungsbeispiele darzustellen und die erzielten Ergebnisse zu interpretieren.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Mi | 14-17 | G2-104 | 08.04.-19.07.2024 |
Module | Course | Requirements | |
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20-SP Anwendungsorientierte Analyse von Postgenom-Datensätzen | Anwendungsorientierte Analyse von Postgenom-Datensätzen mit Python | Ungraded examination
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Student information |
20-SP_ver1 Anwendungsorientierte Analyse von Postgenom-Datensätzen mit Python | Anwendungsorientierte Analyse von Postgenom-Datensätzen mit Python | Ungraded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
A corresponding course offer for this course already exists in the e-learning system. Teaching staff can store materials relating to teaching courses there: