392132 Fallstudien zu Algorithmischer Stochastik in der Bioinformatik (S) (SoSe 2006)

Statistische Methoden haben zahlreiche Anwendungen in der Bioinformatik, z.B. beim Sequenzalignment, in der Massenspektrometrie, bei der Modellierung von Evolutionsprozessen, und in vielen anderen Bereichen. Im Gegensatz zu rein kombinatorisch formulierten Fragestellungen bietet eine stochastische Formulierung oft die Möglichkeit, besser mit fehlerhaften Daten umzugehen.

Im Seminar werden aktuelle Arbeiten, z.B. aus den Zeitschriften "Bioinformatics", "Journal of Computational Biology", "BMC Bioinformatics", "Journal of Bioinformatics and Computational Biology" oder aus Konferenzbänden der RECOMB, ISMB, CMP und anderen vorgestellt. Diesen Arbeiten ist gemeinsam, dass sie algorithmische und stochastische Ansaetze zur Lösung eines biologisch motivierten Problems kombinieren und oftmals sehr erfolgreich ein spezielles Problem lösen.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Verlangt werden ein gut verständlicher Vortrag und eine rege Diskussionsbeteiligung. Es reicht zum Scheinerwerb nicht aus, den Inhalt eines Artikel nur darzustellen, vielmehr muss er zunächst verstanden, kritisch reflektiert und schließlich den anderen Teilnehmern erklärt werden. Es ist sehr vorteilhaft, im WS die Vorlesung "Algorithmische Stochastik in der Bioinformatik" gehört zu haben. Dies ist aber keine Bedingung, sofern die nötigen Vorkenntnisse anderweitig erworben wurden.