392013 Phylogenetics (V) (SoSe 2021)
Contents, comment
-
Die Rekonstruktion von phylogenetischen Bäumen ist eines der ältesten Arbeitsgebiete der Bioinformatik und umfasst ein großes Repertoire an algorithmischen Problemstellungen und Lösungstechniken. In dieser Vorlesung werden traditionelle und neuere Verfahren zur Rekonstruktion von phylogentischen Bäumen behandelt. Dabei liegt ein klarer Schwerpunkt auf der algorithmischen Problembehandlung, welche über die Phylogenetik hinaus Anwendung finden:
- Graphentheorie
- Dynamische Programmierung
- Komplexitätsanaylse
- Clusteringverfahren
- Maximum Likelihood
Themen werden u.a. sein:
- Diskussion der mathematischen und biologischen Grundbegriffe
- Formalisierungen des Baumrekonstruktionsproblems
- Merkmals- und distanzbasierte Rekonstruktionsalgorithmen
- Statistische Modellierung von Evolution und Maximum-Likelihood-Baumrekonstruktion
- Bewertung der Qualität von rekonstruierten Bäumen
Die Vorlesung wird online abgehalten werden. Inhalte sind in einem ausführlichen Vorlesungsskript erläutert und werden per Online-Vorlesung und -Tutorium (live) mithilfe von weiteren Abbildungen und eines digitalen Whiteboards erarbeitet. Weitere Details hierzu werden im Lernraum bekanntgegeben.
Bibliography
-
- J. Felsenstein. Inferring Phylogenies. Sinauer, 2004.
- R. D. M. Page, E. C. Holmes. Molecular Evolution: A Phylogenetic Approach. Blackwell, 1998.
- D. Graur, W.-H. Li. Fundamentals of Molecular Evolution. Sinauer, 2000.
- D. M. Hillis, C. Moritz, B. K. Mable. Molecular Systematics. Sinauer, 1996.
- M.A. Steel and C. Semple. Phylogenetics. Oxford University Press, 2003.
External comments page
Teaching staff
Dates ( Calendar view )
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
|---|
Subject assignments
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-AB Algorithmen der Bioinformatik | Ausgewählte Vorlesung zu Algorithmen der Bioinformatik | Ungraded examination
Graded examination |
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.
E-Learning Space
A corresponding course offer for this course already exists in the e-learning system. Teaching staff can store materials relating to teaching courses there:
- Registered number: 14
- This is the number of students having stored the course in their timetable. In brackets, you see the number of users registered via guest accounts.
- Address:
- SS2021_392013@ekvv.uni-bielefeld.de
- This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
- If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_256441772@ekvv.uni-bielefeld.de
- Coverage:
- 11 Students to be reached directly via email
- Notes:
- Additional notes on the electronic mailing lists
- Email archive
- Number of entries 0
- Open email archive
- Last update basic details/teaching staff:
- Thursday, November 18, 2021
- Last update times:
- Monday, January 11, 2021
- Last update rooms:
- Monday, January 11, 2021
- Type(s) / SWS (hours per week per semester)
- V / 2
- Department
- Faculty of Technology
- Questions or corrections?
- Questions or correction requests for this course?
- Planning support
- Clashing dates for this course
- Links to this course
- If you want to set links to this course page, please use one of the following links. Do not use the link shown in your browser!
- The following link includes the course ID and is always unique:
- https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=256441772
- Send page to mobile
-
Click to open QR code
Scan QR code:
- ID
- 256441772