• Prof. Dr. Franz Cemic

• Prof. Dr. Franz Cemic
• Prof. Dr. Andreas Peter Dominik
• Prof. Dr. Andreas Gogol-Döring
• Prof. Dr. Cornelia Sigges

Für Bachelor Applied Data Science:

Keine

Für Bachelor Bioinformatik:

BI1002 Bioinformatik 2 mit Projekt

• Bioinformatik (B.Sc. 2022)
  • Bioinformatik 2 mit Projekt (BI1002)

Analyse und Interpretation biologischer Daten, insbesondere von Hochdurchsatzdaten

• Methoden und Standardsoftware zur Auswertung biologischer Daten
• Erstellung und Anwendung von Datenanalysepipelines
• Verknüpfung unterschiedlicher Daten miteinander sowie von Daten mit Information aus Datenbanken
• Interpretation von Daten im Hinblick auf biologische Fragestellungen
• Visualisierung von Daten und Kommunikation der Analyseergebnissen

Fachkompetenzen

• Die Studierenden können gängige Software zur Auswertung biologischer (Hochdurchsatz-)Daten benennen und die dahinterstehenden Auswertungsmethoden beschreiben.
• Sie können in der biologischen Forschung angewendete Methoden der Datengenerierung (z.B. Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierung) sowie deren typischen Anwendungsformen (z.B. RNA-Seq) zur Untersuchung biologischer Fragestellungen (z.B. Identifikation differentiell exprimierter Gene) benennen und erläutern.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

• Die Studierenden können in öffentlichen Datenbanken hinterlegte und zur Klärung einer gegebenen Fragestellung nützlichen Daten identifizieren, beschaffen und für eine weitergehende Analyse aufbereiten.
• Sie können verfügbare Bioinformatikwerkzeuge zur Analyse von Daten anwenden und zu Datenanalysepipelines verketten, um gegebene biologische/bioinformatische Fragestellungen zu untersuchen.
• Sie könne die Ergebnisse der Datenanalyse im Hinblick auf biologische Fragestellungen interpretieren.

Sozialkompetenzen

• Die Studierenden können eigenständig und gemeinsam im Team Ansätze zur Analyse von Daten erarbeiten und umsetzen.
• Sie können die von ihnen eingesetzten Analysemethoden sowie die damit erzielten Ergebnisse und deren Interpretation anderen Studierenden erläutern, deren Adäquatheit begründen und argumentativ verteidigen.
• Zu diesem Zwecke sind Sie insbesondere in der Lage, aussagekräftige Visualisierung der Daten bzw. der Analyseergebnisse zu erstellen und diese zu erläutern.

Selbstkompetenzen

• Die Studierenden können die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen, die in der Erhebung, Aggregation und Auswertung von Daten liegen, beurteilen und die damit verbundenen Chancen und Risiken kritisch einschätzen und gegeneinander abwägen.
• Sie können eigenständig Lehrinhalte erarbeiten, präsentieren und praktisch vertiefen.

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 90 Std.
• Selbststudium 90 Std.

• 6 SWS
• Vorlesung 2 SWS
• Übung 2 SWS
• Praktikum 2 SWS

• Bioinformatik (B.Sc. 2022)

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsvorleistung:

Hausübungen (Anzahl der Hausübungen wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

Prüfungsleistung:

Klausur oder mündliche Prüfung (Art des Leistungsnachweises wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben)

• Alberts, E. et al.: Essential Cell Biology. Norton & Company.
• Pevsner, J: Bioinformatics and Functional Genomics. Wiley Blackwell.
• Sung, W: Algorithms for Next-Generation-Sequencing. CRC-Press.
• Schwabish, J.: Better Data Visualization. Columbia University Press.