INF.08339.02 - Dynamische Modelle und deren Simulation in der Systembiologie (Complete module description)

INF.08339.02	5 CP
Module label	Dynamische Modelle und deren Simulation in der Systembiologie
Module code	INF.08339.02
Semester of first implementation
Faculty/Institute	Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters	Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Bioinformatik (HI) (Anteil gem. § 5 Abs. 4-6, Anlage 2) Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik`
Responsible person for this module
Further responsible persons	Prof. Dr. Andreas Dräger.
Prerequisites
Skills to be acquired in this module	Grundlegende Kenntnisse mathematischer Methoden zur Modellierung biologischer Systeme Sicheres Erstellen von Modellen biochemischer Reaktionsnetzwerke Simulation und Analyse der dynamischen Antworten dieser Modelle Kompetente Nutzung grundlegender Programmiertechniken zur Lösung von Problemen der Systembiologie Anwendung auf praktische Probleme und Verständnis aktueller Forschung
Module contents	Erstellung biochemischer Reaktionsmodelle Konzepte zur Analyse dynamischer Netzwerkzustände Datenquellen und Repräsentationsformen für die Modelle Verständnis physikalischer Randbedingungen und impliziter Annahmen (beispielsweise Massenerhaltung, Arten biochemischer Reaktionen, Prinzipien der Enzymkatalyse, Anwendung und Herleitung kinetischer Gleichungen, offene und geschlossene Systeme, der Einfluss reversibler Reaktionen auf das Gesamtsystem, verschiedene Zeitskalen, Energieerhaltung, Einfluss von Kofaktoren und Redoxpotentialen, sowie Regulationsmechanismen) Schätzung von Größenordnungen zellulärer Komponenten zur Beurteilung der Plausibilität und Korrektheit von Simulationsergebnissen Praktische Arbeit mit der Programmierumgebung Tellurium und der deklarativen systembiologische Modellierungssprache Antimony Anwendung numerischer Integration und dynamischer Simulation in Python Graphische Repräsentationsformen zur Visualisierung der Ergebnisse Anwendung gelernter Prinzipien auf ausgewählte Stoffwechselpfade und deren Kopplung im Hinblick auf zelluläre Skala.
Forms of instruction	Lecture (2 SWS) Exercises (2 SWS) Course Course
Languages of instruction	German, English
Duration (semesters)	1 Semester Semester
Module frequency	jedes Wintersemester
Module capacity	unlimited
Time of examination
Credit points	5 CP
Share on module final degree	Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade	1

Module course label	Course type	Course title	SWS	Workload of independent learning	Sum workload
Course 1	Lecture	Vorlesung	2		0
Course 2	Exercises	Übung	2		0
Course 3	Course	Bearbeitung der Arbeitsblätter und Übungsaufgaben			0
Course 4	Course	Prüfungsvorbereitung			0
Workload by module				150	150
Total module workload					150

Examination	Exam prerequisites	Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module	Mindestens 50% der erreichbaren Punkte aller Übungsserien, Erfolgreicher Abschluss einer kleineren, in den Übungen eingebetteten Projektarbeit am Semesterende und deren Dokumentation in Form eines wissenschaftlichen Essays.	mündl. Prüfung oder Klausur
Exam repetition information

Prerequisites and conditions	Frequency	Compulsory attendance	Share on module grade in percent
Course 1	Winter semester	No	%
Course 2	Winter semester	No	%
Course 3	Winter semester	No	%
Course 4	Winter semester	No	%