Exercises: Grundlagen der Bioinformatik (Übung) - Details

General information

Course name	Exercises: Grundlagen der Bioinformatik (Übung)
Course number	INF.06457.01
Semester	SS 2022
Current number of participants	25
Home institute	Bioinformatik
Courses type	Exercises in category Offizielle Lehrveranstaltungen
First date	Tuesday, 12.04.2022 12:00 - 14:00, Room: Seminarraum 1.30 [VSP 1] (Informatik)
Type/Form	Vorlesung
Participants	Bachelor Bioinformatik 1. u. 2. Semester
Studiengänge (für)	Bachelor Bioinformatik 2. Semester
SWS	2

Lecturers

• Dr. rer. nat. Jan Grau

Tutor

• Irma Junk

Rooms and times

Seminarraum 1.30 [VSP 1] (Informatik)

Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (14x)

Fields of study

• Naturwissenschaftliche Fakultät III - Agrarwiss., Geowiss. und Informatik > Informatik > Institut für Informatik > Fachrichtungen > Bioinformatik

Module assignments

• Bioinformatik Bioinformatik180, Version of accreditation (WS 2018/19 - WS 2022/23) > Pflichtmodule > INF.06457.04 - Grundlagen der Bioinformatik, valid from WS 2018/19 > Course 4: Exercises (Übung)
• Bioinformatik Bioinformatik180, Version of accreditation valid from SS 2021 > Pflichtmodule > INF.06457.04 - Grundlagen der Bioinformatik, valid from WS 2018/19 > Course 4: Exercises (Übung)

Comment/Description

Teil 2 des Moduls Grundlagen der Bioinformatik

Lernziele:
- Mathematisches Grundlagenwissen als Voraussetzung für selbständiges Lernen und Arbeiten
- Beherrschen der mathematischen Sprache
- Erkennen von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Gebieten und Konzepten der
Mathematik, Informatik, Bioinformatik und Biowissenschaften
- Förderung des logischen Denkens und Abstraktionsvermögens
- Entwicklung des Verständnisses für Validierung und Erlernen von Beweistechniken und
Problemlösestrategien
- Überblick über die Breite bioinformatischer Fragestellungen
- Verständnis grundlegender methodischer Ansätze zur Lösung bioinformatischer Probleme

Inhalte:
- Einführung in die Informatik und Bioinformatik: Was ist Informatik? Was ist Bioinformatik?
- Wiederkehrende algorithmische Ansätze in der Bioinformatik: Greedy-Algorithmen,
Dynamische Programmierung, Heuristische Verfahren; Grundlagen statistischer
Datenauswertung; Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens
- Grundlegende bioinformatische Fragestellungen inklusive biologischer und experimenteller
Hintergründe, entsprechende Lösungsstrategien und Datenauswertung in den Bereichen der
Genomik, Epigenomik, Metagenomik, Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik, Evolution
und Phylogenie