Modul Bioinformatik

Code:	219900
Modul:	Bioinformatik
Module title:	Bioinformatics
Version:	2.0 (08/2016)
letzte Änderung:	28.06.2024
Modulverantwortliche/r:	Prof. Dr. Wiegert, Thomas T.Wiegert@hszg.de

angeboten in den 3 Studiengängen:	Biotechnologie und Angewandte Ökologie (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2019
	Molekulare Biotechnologie (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2017
	Molekulare Biotechnologie (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2020

Modul läuft im:	WiSe (Wintersemester)
Niveaustufe:	Bachelor/Diplom
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Pflichtmodul
Lehrort:	Zittau
Lehrsprache:	Deutsch

Workload* in

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*	Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden)
**	eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche

Selbststudienzeit in h	Angabe gesamt	davon
	124	70 Vor- und Nachbereitung LV	13 Vorbereitung Prüfung	41 Sonstiges

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.



Prüfung(en)
Prüfung	Prüfungsleistung als Klausur (PK)	120 min	100.0%

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Lerninhalt:

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

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.

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

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.