392037 Omics Datenanalyse (V) (SoSe 2023)

Contents, comment

1. Vorlesung und Übung

Omics-Methoden sind hochauflösende analytische Verfahren, welches es ermöglichen die Gesamtheit der Gene, Transkripte, Proteine und Metabolite von Zellen zu beschreiben. Dank dieser neuen Technologien ist es möglich die Pathogenese diverser Erkrankungen zu erforschen, gezielt biotechnologische Prozesse zu optimieren und Prozesse in der Umwelt zu verstehen. Die Herausforderung bei den Omics-Analysen, ist es die riesigen anfallenden Datenmengen zu analysieren, was umfangreiches bioinformatisches Wissen erfordert. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es am Beispiel der Auswertung von Omics-Daten wesentliche bioinformatische Methoden für die Auswertung von Life Science Daten zu erlernen und parallel im Rahmen der Übungen für die Beantwortung von biologischen und medizinischen Fragen zu nutzen. Wesentliche Schwerpunkte der Veranstaltung sind:
* Einführung in Omics-Technologien und zum biologischen und klinischen Hintergrund
* Erlernen bioinformatischer Workflows, um Omics-Daten zu analysieren, zu integrieren und auszuwerten
* Erlernen wesentlicher biostatischer Methoden inklusive von Algorithmen des maschinellen Lernens
* Aufsetzen von Datenbanken für die Speicherung und Organisation von biologischen und medizinischen Daten
* Einführung in systembiologische Methoden für die Auswertung von Omics-Daten

2. Teamprojekt
Im Anschluss zur Veranstaltung wird im Wintersemester die Durchführung von Teamprojekten angeboten. Dafür werden entsprechende Themenvorschläge vorgestellt, bzw. Studenten dürfen eigene Vorschläge selber einbringen. Die Teilnahme an den Teamprojekten ist optional und erbringt 5 weitere Leistungspunkte.

Requirements for participation, required level

Die Veranstaltung ist so gestaltet, dass sowohl Studenten mit informatischem als auch mit biotechnologischem Hintergrund teilnehmen können. Allerdings wird grundlegendes Interesse an Informatik und Programmierung erwartet.

Teaching staff

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Subject assignments

Module Course Requirements  
39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology Ausgewählte Vorlesung Ungraded examination
Graded examination
Student information
39-Inf-EGMI Ergänzungsmodul Informatik vertiefende Informatikvorlesung 4.1 Ungraded examination
Student information
vertiefende Informatikvorlesung 4.2 Ungraded examination
Student information
vertiefende Informatikvorlesung 4.3 Ungraded examination
Student information
vertiefende Informatikvorlesung 4.4 Ungraded examination
Student information
39-M-MBT12_a Wahlpflicht 1 Molekulare Biotechnologie Master Spezialisierungsmodule Biologie, Biochemie, Bioinformatik, Chemie, Gesundheitswissenschaften Student information
- Graded examination Student information
39-M-MBT13_a Wahlpflicht 2 Molekulare Biotechnologie Master Spezialisierungsmodule Biologie, Biochemie, Bioinformatik, Chemie und Genomforschung Student information
- Graded examination Student information
39-MBT7_a Wahlpflicht 1 Molekulare Biotechnologie Bachelor Practical Project Graded examination
Student information
39-MBT8_a Wahlpflicht 2 Molekulare Biotechnologie Bachelor Grundlagenmodule 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.


No more requirements
E-Learning Space
E-Learning Space
Address:
SS2023_392037@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_396963966@ekvv.uni-bielefeld.de
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Tuesday, January 3, 2023 
Last update times:
Monday, April 17, 2023 
Last update rooms:
Monday, April 17, 2023 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
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Faculty of Technology
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