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INFB  Bioinformatik I SGINF
Dozent : Prof. Dr. rer. nat. habil. Jörg Richard Weimar   eMail | Homepage
Semester4
Einordnung : Informatik Bachelor, Profil-Katalog B-INF-ProfilSWS4
Sprache : Deutsch/Englisch Art V Ü
Prüfungsart : PL  Credits
Prüfungsform : Klausur 90 min 
Voraussetzungen :  
Querverweise : Hinweise zur Lehrveranstaltung 
Vorkenntnisse : Grundlagen der Informatik 
Hilfsmittel und Besonderheiten : Studien- und Prüfungsleistungen:
Abschlussklausur / mündliche Prüfung mit Übungsvoraussetzungen
Die Note entspricht der Note der Abschlussklausur / mündliche Prüfung 
Lehrziele : Die Studierenden kennen die verschiedenen Teilgebiete der Bioinformatik, können Sequenzvergleiche, Suchen in Datenbanken und Analysen von Gruppen von Sequenzen durchführen. Sie kennen verschiedene Datenbanken, wissen welche Inhalte in welcher Datenbank zu finden sind, können Datenbankübergreifende Recherchen durchführen und verstehen die Resultate verschiedener Analyse- und Suchwerkzeuge. Sie kennen Methoden zur Berechnung der Phy-logenie von Genen oder Organismen und können eine solche Analyse durchführen und bewerten. 
Lehrinhalte :

In der Bioinformatik werden Algorithmen, Datenstrukturen und Methoden der Informatik auf Probleme der molekularen Biologie angewendet. In der Vorlesung Bioinformatik I beschäftigen wir uns mit biologischen Sequenzen, im wesentlichen Nukleinsäuresequenzen (DNA, RNA) und Ami-nosäuresequenzen (Proteine). Wir untersuchen die Algorithmen, mit denen man solche Sequenzen vergleichen, suchen, alignieren und klassifizieren kann. Wir verschaffen uns einen Überblick über Datenbanken, die zur Speicherung solcher Sequenzen entwickelt wurden, und Ihre Be-nutzung. Weiterhin wird die Assemblierung von Teilsequenzen und die dabei verwendeten Algorithmen ein Thema sein.
• DNA-Sequenzen: Chemie, Kodierung, Speicherung
• Aminosäuresequenzen: Translation, Chemie, Kodierung
• Algorithmen zur Textsuche
• Mustersuche, reguläre Ausdrücke
• Alignment von Sequenzen, lokal und global; Dotplots
• Scoring Matrizen
• Schnelle Suchverfahren: Fasta, Blast.
• Algorithmen zur RNA-Faltung
• Datenbanken mit biologischen Sequenzdaten
• Hidden Markov Modelle
• Multiples Alignment, Phylogenie
• Genom-Assemblierung und Annotation 

Literatur : Arthur M. Lesk: Bioinformatik; Eine Einführung
Durbin,Eddy,Krogh, Mitchison: Biological sequence analysis: Probabilistic models of proteins and nucleic acids (Cambridge Univ. Press 1998) 


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