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Code: |
219900 |
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Modul: |
Bioinformatik |
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Module title: |
Bioinformatics |
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Version: |
2.0 (08/2016) |
| letzte Änderung: |
27.02.2025 |
Modulverantwortliche/r: |
Prof. Dr. Wiegert, Thomas
T.Wiegert@hszg.de |
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| Modul läuft im: | WiSe (Wintersemester) |
| Niveaustufe: | Bachelor/Diplom |
| Dauer des Moduls: | 1 Semester |
| Lehrsprache: | Deutsch |
| Lehrort: | Zittau |
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| ECTS-Punkte: |
6 |
| Gesamtworkload in h |
180 |
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| Präsenzzeit |
gesamt SWS |
davon |
| 5 |
3
Vorlesung |
2
Seminar/Übung |
0
Praktikum |
0
Weiteres |
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Selbststudienzeit
in h |
gesamt |
davon |
124
|
70
Vorb. LV |
13
Vorb. Prüfung |
41
Sonstiges |
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| Prüfung(en) |
| Prüfung: | Prüfungsleistung als Klausur (PK) |
120 min |
100.0% |
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| Lehr- und Lernformen: | Die Lehrinhalte des Moduls werden in Vorlesungen (H. Mashuryan) und praktischen Übungen am Computer (Th. Wiegert) vermittelt. |
| Hinweise: |
Mitbringen eines eigenen Laptops mit Zugang zum Hochschulnetz ist von Vorteil. Zur Vertiefung der Inhalte werden Übungsaufgaben im Selbststudium gelöst, für die ein Zugang zum Internet notwendig ist. |
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| Lehrinhalte: |
Vorlesung
Die Vorlesungen umfassen folgende Themen (Lehrinhalte):- Mathematische Grundlagen der Bioinformatik / Algorithmen
- Zeichenketten-Such-Algorithmen
- Grammatiken
- paarweise Sequenzalignments
- multiple Sequenzalignments
- Hidden Markov Modelle
- Phylogenetische Stammbäume
Übungen
Die Übungen umfassen folgende Themen (Lehrinhalte):- Einführung in Biologische Datenbanken (Sequenz-, Struktur-, Genom-Datenbanken)
- Datenbankanalysen auf Ebene der Nukleotid- und Aminosäuresequenz
- Einführung in molekularbiologische ‚open source‘ Programme
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| Lernergebnisse/Kompetenzen: |
| Fachkompetenzen: |
Die Studierenden verfügen über Kenntnisse zu mathematischen Grundlagen heuristischer Methoden des Sequenzvergleichs und sind mit gängigen Algorithmen vertraut (Needleman-Wunsch-Algorithmus / Smith-Waterman-Algorithmus). Sie haben Erfahrung im Umgang mit gängigen Internetressourcen im Bereich der Bioinformatik und deren Anwendungsmöglichkeiten (u.a. PubMed, UniProt, GenBank, Ensembl, RCSB PDB) und können eigenständige Suchen, Analysen und Alignments von DNA- und Proteinsequenzen (u.a. BLAST, ClustalW) durchführen. Ferner haben sie einen Überblick über den Umgang mit frei zugänglichen Computerprogrammen (u.a. EMBOSS, RasMol, BioEdit). |
| Fachübergreifende Kompetenzen: |
Die Studierenden festigen das Vermögen zur Abstrahierung, Strukturierung und Modellierung. Sie haben Übung in der Anwendung internetbasierter Ressourcen. Ferner beherrschen die Studierenden Präsentationstechniken und entwickeln ihre Fähigkeit zur kritischen Bewertung in der Gruppendiskussion. Kenntnisse im Fachenglisch sind verbessert. |
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| Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme: |
Bekanntschaft mit den Grundbegriffen der Genetik und Stochastik |
| Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: |
Erfolgreicher Abschluss der Module Genetik/Molekularbiologie und Gentechnik |
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| Literatur: |
- H.-J. Böckenhauer und D. Bongartz (2003) ‚Algorithmische Grundlagen der Bioinformatik: Modelle, Methoden und Komplexität‘, Vieweg und Teubner Verlag
- R. Durbin, S.A. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison (1998) ‚Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids’, Cambridge University Press
- J.-M. Claverie and C. Notredame (2006) ‚Bioinformatics For Dummies’, 2. Auflage, John Wiley & Sons
- Selzer, Paul M.; Marhöfer, Richard J.; Koch, Oliver (2018): Angewandte Bioinformatik. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
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