Modultitel

Informatische Methoden für die Datenanalyse in der Metagenomik und -transkriptomik

Modultitel (Englisch)

Computational methods for the analysis of metagenomics and -transcriptomics data

Lehrveranstaltungen des Moduls

Seminar: Neue Trends in der Omics-Datenanalyse (SS, 3LP)

Projekt: Entwicklung von neuen Werkzeugen zur Analyse von großen Datensätzen aus der Metagenomik/-transkriptomik (SS, 7 LP)

Modulverantwortliche(r)

apl. Prof. Dr.-Ing. Tim W. Nattkemper

Lehrinhalte

Durch die Einführung der so genannten ultrafast sequencing Technologien (Roche/454, Illumina/Solexa, ABI/Solid u.a.) ist in den Lebenswissenschaften ein starker Bedarf nach neuen algorithmischen Lösungsansätzen für deren Verarbeitung und Analyse entstanden. Ziel dieses Moduls ist die Entwicklung von neuen Analysetools, welche der neuen Dimensionierung der Datensätze aus der Metagenomik oder Metatranskriptomik Rechnung tragen. Dabei sollen mehrere Ansätze in Kleingruppen von 2-3 Studierenden realisiert und untersucht werden:
- Erhöhung des Datendurchsatzes durch Berechnungen auf der GPU
- Neue dynamische Visualisierungskonzepte für Klassifikationergebnisse
- Explorationswerkzeuge zur Analyse von Assemblierungsergebnissen
- Visualisierungswerkzeuge zur komparativen Analyse von Datensätzen

Literatur: Im Rahmen des Seminars wird wissenschaftlich-technischer Hintergrund über Artikel / Publikationen / Vorträge vermittelt.

Kompetenzen

Die Studierenden werden an hochaktuelle Fragestellungen in der Bioinformatik herangeführt und erwerben tieferes Wissen über die aktuellen Trends in der Sequenziertechnologie im Bezug auf die sich daraus ergebenden Fragestellungen an die Bioinformatik. Darüber hinaus erwerben die Teilnehmer vertiefendes Wissen über einzelne Methoden der Datenanalytik (z.B. Visualisierung, Clustering, Data Mining, GPU Computing, High Performance Computing, … ). Desweiteren gewinnen die Studierenden einen umfassenden und anwendungsnahen Erfahrungsschatz durch das Projekt, in dem zusammen mit Mitarbeitern der BRF anwendungs- und benutzerorientierte neue Tools entwickelt werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete (Vortrag im Seminar) und eine unbenotete (Implementierung) Einzelleistung

Prüfungsformen

Seminar: mündlicher Vortrag (45-60 min., benotet)
Projekt: Implementierung (unbenotet)
Für den erfolgreichen Abschluss des Moduls sind beide Leistungen zu erbringen/Prüfungen zu bestehen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

erfolgreiche Teilnahme am Projekt und Seminar (s.o.)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Lehrveranstaltung
Art Turnus Workload LP
Neue Trends in der Omics-Datenanalyse Seminar SS 30+60 3
Entwicklung von neuen Werkzeugen zur Analyse von großen Datensätzen aus der Metagenomik/-transkriptomik

 

 Projekt SS 30+150*) 7
*)Besprechungen: 2 SWS x 16 Wochen = 30h
Vor-/Nachbereitung der Besprechung: 2h x 16 Wochen = 30h
Entwurf Algorithmen: 30h
Projektmanagement/Dokumentation: 20h
Implementierung: 80h
Evaluation/Test: 20h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen (empfohlen)
Grundkenntnisse Mathematik (empfohlen)

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge
Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (Projekt Bioinformatik)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester, jährlich